kmeans_model.labels_

`kmeans_model.labels_` 是 K-means 聚类算法的一个属性，用于获取每个数据点的所属簇的标签。在 K-means 聚类算法中，每个数据点都会被分配到一个簇中，而 `kmeans_model.labels_` 就是记录了每个数据点所属簇的标签。

具体地说，`kmeans_model.labels_` 返回一个一维数组，数组的长度与聚类的数据点数目相同，每个元素的值表示该数据点所属的簇的标签，簇的标签从 0 开始依次递增。例如，如果有 100 个数据点被聚为 5 个簇，则 `kmeans_model.labels_` 的长度为 100，每个元素的值为 0、1、2、3、4 中的一个，分别表示该数据点所属的簇的标签为 0、1、2、3、4。

通过 `kmeans_model.labels_` 可以方便地获取每个数据点所属的簇的标签，从而进行后续的分析和可视化等操作。

相关问题

解释下面代码的意思from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_X = StandardScaler() data_means_stander = sc_X.fit_transform(data_means.iloc[:,[1,2,3]]) from sklearn.cluster import KMeans k = 5 kmeans_model = KMeans(n_clusters = k,n_jobs=4,random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(data_means_stander) data_means['count']=data_means['income_risk']+data_means['economic_risk']+data_means.loc[:,'history_credit_risk'] sort_values=data_means.sort_values("count",inplace=False) kmeans_model.cluster_centers_ data_means['lable']=kmeans_model.labels_ r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() data_means.to_csv("mean.csv",index=False,sep=',', encoding="utf_8_sig")

这段代码主要是对数据进行标准化和聚类分析。首先，导入了标准化工具StandardScaler，对数据集中的收入风险、经济风险和历史信用风险三个字段进行标准化处理。然后，导入了聚类分析工具KMeans，设置聚类数为5，使用kmeans_model.fit()对标准化后的数据进行聚类分析，得到聚类模型fit_kmeans。接下来，将聚类结果标签赋值给数据集中的lable字段。最后，使用pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts()函数统计每个聚类簇中数据的数量，将结果存储在r1中，并将数据集保存在文件mean.csv中。聚类分析的结果可以帮助我们对数据进行分类和分析，发现其中的规律和关联，为未来的数据处理和决策提供参考。

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame from sklearn.decomposition import PCA plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 pd.set_option('display.max_rows', None)#显示全部行 pd.set_option('display.max_columns', None)#显示全部列 np.set_printoptions(threshold=np.inf) pd.set_option('display.max_columns', 9000) pd.set_option('display.width', 9000) pd.set_option('display.max_colwidth', 9000) df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk') X = np.array(df.iloc[:, 1:]) X=X[0:,1:] k=93 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(X) # 模型训练 #查看聚类结果 kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ # 聚类中心 print('各类聚类中心为：\n', kmeans_cc) kmeans_labels = kmeans_model.labels_ # 样本的类别标签 print('各样本的类别标签为：\n', kmeans_labels) r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() # 统计不同类别样本的数目 print('最终每个类别的数目为：\n', r1) # 输出聚类分群的结果 # cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_, # columns=[ str(x) for x in range(1,94)]) # 将聚类中心放在数据框中 # cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \ # drop_duplicates().iloc[:, 0] # 将样本类别作为数据框索引 # print(cluster_center)代码解释

这段代码主要是使用KMeans算法对一个数据集进行聚类分析，并输出聚类结果。下面是代码的解释：

1. 导入所需的库

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from scipy.spatial.distance import cdist
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import DataFrame
from sklearn.decomposition import PCA

2. 读取数据集

df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk')
X = np.array(df.iloc[:, 1:])
X=X[0:,1:]

3. 使用KMeans算法进行聚类分析

k=93 
kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123) 
fit_kmeans = kmeans_model.fit(X)

4. 输出聚类结果

kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ 
print('各类聚类中心为：\n', kmeans_cc) 
kmeans_labels = kmeans_model.labels_  
print('各样本的类别标签为：\n', kmeans_labels) 
r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() 
print('最终每个类别的数目为：\n', r1)

上述代码中，kmeans_cc表示各个类别的聚类中心，kmeans_labels表示每个样本所属的类别，r1表示每个类别的样本数目。

5. 将聚类中心放在数据框中

# cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_, 
#                               columns=[ str(x) for x in range(1,94)]) 
# 将聚类中心放在数据框中 
# cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \
#                            drop_duplicates().iloc[:, 0] 
# 将样本类别作为数据框索引 
# print(cluster_center)

这段代码是将聚类中心放在数据框中，并以样本类别作为索引。但是，这段代码被注释掉了，因此不会被执行。