# 算法预测K-Means # 1、实例化对象 #n_clusters = 5指的是分为五个簇 km = KMeans(n_clusters = 5,init = 'k-means++') # 2、训练数据 km.fit(air_data) # 3、预测 y_pre = km.predict(air_data) # 4、获取最终的聚类中心 centers = km.cluster_centers_ print('y_pre:\n', y_pre) # 输出预测值 print('centers:\n', centers)
时间: 2024-04-21 18:28:07 浏览: 21
这是一个使用K-Means算法进行聚类的Python代码段。首先,通过实例化KMeans类,设置簇的数量为5,并使用k-means++算法进行初始化。然后,使用fit()方法对数据进行训练,使用predict()方法对数据进行预测,并使用cluster_centers_属性获取最终的聚类中心。最后,将预测值和聚类中心打印出来。
相关问题
n_clusters = 2 # 分为两类 labels = kmeans_clustering(feature_vectors, n_clusters)
这段代码用于对特征向量进行K均值聚类,并将数据集分为两类。
`n_clusters = 2`将数据集分为两类。在这个例子中,你将数据集划分为两个簇,因此`n_clusters`的值为2。
`labels = kmeans_clustering(feature_vectors, n_clusters)`调用`kmeans_clustering()`函数对特征向量进行K均值聚类,并将聚类的标签存储在`labels`变量中。`feature_vectors`是一个包含特征向量的数组,它将作为K均值聚类算法的输入。`n_clusters`是要聚类的簇的数量。
最终,`labels`将包含与特征向量对应的聚类标签。你可以使用这些标签来对数据集进行分组,或者对聚类结果进行进一步的分析。
kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', random_state=42) init='k-means++'其他方法
除了"k-means++"之外,KMeans算法还支持其他的初始化方法。常用的包括:
1. "random": 随机选择k个样本作为初始质心;
2. "uniform": 在样本的特征空间中均匀随机选择k个点作为初始质心;
3. "zeros": 将所有初始质心初始化为0向量;
4. "normal": 在样本的特征空间中使用正态分布生成k个点作为初始质心。
这些初始化方法可以通过设置init参数来选择。例如,将初始化方法设置为"random",可以使用以下代码:
```
kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='random', random_state=42)
```
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