使用 Kmeans 算法对手写数字识别数据集进行聚类。
时间: 2024-05-08 09:22:08 浏览: 23
首先,我们需要加载手写数字识别数据集。我们可以使用sklearn库中的load_digits函数来加载数据集。代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_digits
import numpy as np
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
```
接下来,我们可以使用Kmeans算法对数据进行聚类。Kmeans算法是一种无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的类。我们可以使用sklearn库中的KMeans函数来执行Kmeans聚类。
```python
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0)
clusters = kmeans.fit_predict(X)
```
在这里,我们要将数据集分成10个类。聚类完成后,我们可以使用matplotlib库可视化聚类结果。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(2, 5, figsize=(8, 3))
centers = kmeans.cluster_centers_.reshape(10, 8, 8)
for axi, center in zip(ax.flat, centers):
axi.set(xticks=[], yticks=[])
axi.imshow(center, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.binary)
```
这将显示10个聚类的中心图像。每个聚类的中心图像是一张8x8的手写数字图像。
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