一个python程序,使用knn聚类算法对语义相似度做聚类
时间: 2023-05-11 07:06:26 浏览: 155
可以使用scikit-learn库中的KMeans算法来实现对语义相似度的聚类。以下是一个简单的Python程序示例:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 假设有10个语义向量,每个向量有5个特征
X = np.random.rand(10, 5)
# 创建KMeans对象,设置聚类数为3
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 对语义向量进行聚类
kmeans.fit(X)
# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)
```
该程序使用随机生成的10个语义向量,每个向量有5个特征。通过KMeans算法将这些向量聚成3类,并输出聚类结果。
相关问题
python knn聚类算法实例
以下是一个简单的 Python KNN 聚类算法的实例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 加载数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 分离数据和标签
X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values
# 将数据集划分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
# 训练 KNN 模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
classifier.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = classifier.predict(X_test)
# 输出混淆矩阵和准确率
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))
```
这个实例中,我们首先加载了一个 CSV 文件作为我们的数据集,然后将数据分为特征和标签。接下来,我们将数据集分为训练集和测试集,并使用标准化技术对特征进行缩放。然后我们创建了一个 KNN 分类器,使用训练集进行训练。最后,我们用测试集进行预测,并输出混淆矩阵和准确率。
knn聚类算法python实例
KNN聚类算法是一种简单而有效的分类算法,可以用于对数据进行分类。下面是一个使用Python实现KNN分类算法的示例代码:
```python
# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 创建训练数据集
X_train = np.array([[1, 2], [1, 4], [2, 2], [2, 3]])
y_train = np.array([0, 0, 1, 1])
# 创建测试数据集
X_test = np.array([[1, 3], [2, 4]])
# 创建KNN分类器对象
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 打印预测结果
print(y_pred)
```
在这个示例中,我们首先导入了所需的库,然后创建了一个训练数据集和一个测试数据集。接下来,我们创建了一个KNN分类器对象,并使用训练数据集对其进行训练。最后,我们使用测试数据集进行预测,并打印出预测结果。
请注意,这只是一个简单的示例,实际使用中可能需要根据具体情况进行参数调整和数据预处理。[2] [3]