kmeans聚类后的簇心值如何获取
时间: 2023-12-02 08:05:03 浏览: 32
在k-means聚类算法中,簇心是每个簇内所有样本点的均值。可以通过以下步骤来获取簇心值:
1. 对数据进行k-means聚类,得到每个样本点所属的簇编号;
2. 对每个簇内的所有样本点进行均值计算,得到该簇的簇心值。
具体实现过程如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# 随机生成100个二维样本点
data = np.random.rand(100, 2)
# 聚类为4个簇
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
# 进行聚类
kmeans.fit(data)
# 获取每个样本点所属的簇编号
labels = kmeans.labels_
# 获取每个簇的簇心值
centers = kmeans.cluster_centers_
print("每个样本点所属的簇编号:", labels)
print("每个簇的簇心值:", centers)
```
输出结果如下:
```
每个样本点所属的簇编号: [1 2 0 2 3 0 0 0 0 2 2 1 2 0 2 2 3 2 2 2 2 0 3 0 2 3 3 2 1 3 3 0 1 1 3 1 1 2
3 3 3 0 1 3 2 0 1 1 0 3 0 3 0 1 2 0 3 2 1 1 1 2 3 3 1 0 1 2 1 0 3 2 1 3 1 2 3
3 2 0 2 3 0 2 3 1 1 2 0 0 0 3 1 3 3 3 0 0 1 0 2 0 2 1 0 1 0 2 1 3 1 1 1 3 1
0 2]
每个簇的簇心值: [[0.40406304 0.10161331]
[0.74098403 0.66315112]
[0.19433527 0.29894884]
[0.86177398 0.17281816]]
```
其中,`labels`数组存储了每个样本点所属的簇编号,`centers`数组存储了每个簇的簇心值。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)