kmeans_model.labels_

时间: 2023-07-22 08:13:51 浏览: 186
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label,KMean算法

`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。
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labels = kmeans.labels_ Scikit-learn还支持模型选择、特征选择、数据预处理等，如交叉验证、网格搜索、主成分分析（PCA）等。对于初学者和专业人士来说，Scikit-learn都是一个不可或缺的工具，因为它的易用性...

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")

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...

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

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...

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.import metrics from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.datasets import load_iris X = load_iris().data KMeans_model =kmeans(n_clusters=3,random_state-1).fit(X) labels = KMeans_model.labels_ print("=======k均值聚类的ARL和轮guo系数分别是：=======") dbscan = db_labels print("=======DBSCAN聚类的ARL和轮guo系数分别是：=======")

KMeans_arl = metrics.adjusted_rand_score(load_iris().target, KMeans_model.labels_) KMeans_silhouette = silhouette_score(X, KMeans_model.labels_) print("=======k均值聚类的ARL和轮廓系数分别是：=======\...

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.datasets import load_iris X=load_iris().data kmeans_model = KMeans(n_clusters=3,random_state=1).fit(X) labels=kmeans_model.labels_ print("=======K均值聚类的ARI和轮廓系数分别是：========") dbscan= db_labels print("=======DBSCAN均值聚类的ARI和轮廓系数分别是：========")

dbscan_labels = dbscan_model.labels_ print("=======K均值聚类的ARI和轮廓系数分别是：========") kmeans_ari = metrics.adjusted_rand_score(load_iris().target, labels) kmeans_silhouette = silhouette_score...

生成代码：python聚类分析绘制散点图和热力图r1=pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() print('最终每个类别的数目为：\n',r1)

r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() print('最终每个类别的数目为：\n', r1) # 绘制散点图 plt.scatter(x=数据集的 x 值, y=数据集的 y 值, c=kmeans_model.labels_) plt.title('KMeans ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans path_file = r"C:\Users\Lenovo\Desktop\TESTDATA.TXT" def loadFile(path_file): dataList=[] recordMat = loadFile(path_file) k = 4 X = np.array(recordMat) plt.figure() plt.axis([np.min(X[:,0])-1, np.max(X[:,0])+1, np.min(X[:,1])-1, np.max(X[:,1])+1]) plt.grid(True) colors = ['r', 'g', 'b','c'] markers = ['o', 's', 'D', '+'] kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++') kmeans_model.fit(X) for i, l in enumerate(kmeans_model.labels_): plt.plot(X[i][0], X[i][1], color=colors[l],marker=markers[l],ls='None') plt.title('K = %s' %(k)) plt.show()报错怎么修改？

for i, l in enumerate(kmeans_model.labels_): plt.plot(X[i][0], X[i][1], color=colors[l], marker=markers[l], ls='None') plt.title('K = %s' % (k)) plt.show() 请确保在 loadFile 函数中添加正确的...

生成代码：python聚类分析绘制散点图r1=pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() print('最终每个类别的数目为：\n',r1)最终每个类别的数目为： 4 24611 0 15730 3 12111 1 5337 2 4255 dtype: int64

plt.scatter(X[kmeans_model.labels_ == i, 0], X[kmeans_model.labels_ == i, 1], label='Cluster {}'.format(i)) # 绘制聚类中心 plt.scatter(kmeans_model.cluster_centers_[:, 0], kmeans_model.cluster_...

解释以下代码：plt.plot() for i, l in enumerate(kmeans_model.labels_): plt.plot(x1[i], x2[i], color=colors[l], marker=markers[l],ls='None') plt.xlim([100, 110]) plt.ylim([26, 33])

2. for i, l in enumerate(kmeans_model.labels_):：这是一个 for 循环，其中 enumerate() 函数用于同时获取列表中元素的索引和值。kmeans_model.labels_ 是 K-Means 聚类算法中每一个样本点所属的簇标签。 3...

r1 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts()

更具体地，kmodel.labels_是 KMeans 算法聚类后，每个样本所属的簇的标签值；pd.Series(kmodel.labels_)将这些标签值转换成 Pandas 的 Series 对象；value_counts()方法对这个 Series 对象中每个不同的标签值...

修改代码from pandas import user=read_csv(APP】 cSV encoding='gbk') userL =user 概率].fi11na(0.0) user Fuser fi11na(0.0) user 愿分 享概 user <0]=0 user 享概率 user 1 user 愿喜久 率 user 0」 user 唇分享 率 user 享概率 >1 =1 user user 克击 =’T]=1 user[是否点击分享 LuserL 是古点击分享 ’F1=0 user.to_csv(user_clean.csv index=False) user_clean=read_csv(user_clean.csv' coding a:0,b:1,'c:2, d:3, e:4, r12 5 k:10,1:11, D6E8了8 2t:19,'u:20,'v:21, x:23, :24, 三是5，王三工·三工 def tocode(s): code =0 ss.lower()[o] if s in coding.keys(): code coding[s] return code user_clean['用户编码']=user_clean["用户名"门N apply(lambda x:tocode (x)) user_clean["分组后在线时长=qcut(user-cleanl在线时长"]，\ 4,1abe1s=[4,3,2,1]) user_clean.to_csv('user_feature.csv',index=False) from numpy import from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import fowlkes_mallows_score user_feature read_csv(user_feature.csv X=user_feature[不愿分享概率，'愿意分享概率'，在线时长'，\ 分后在线时长方 在线时长卢， y=user_feature['是香点击分享 y=list(y) model KMeans(n_clusters=2).fit(X) model.labels_=list (model.labels_) score=fowlkes_mallows_score(y,model.labels_) print('FMI评价分值为：%f%score).

model.labels_ = list(model.labels_) score = fowlkes_mallows_score(y, model.labels_) print('FMI评价分值为：%f' % score) 这段代码的功能是对用户数据进行一系列处理和特征工程，最后使用KMeans算法进行...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[39], line 3 1 from sklearn.cluster import KMeans 2 model_kmean = KMeans(n_clusters=3) ----> 3 cluster_labels_1= model_kmean.fit_predict(df1) 4 cluster_labels1=pd.DataFrame(cluster_labels_1, columns=['clusters']) 5 merge_data1=pd.concat([a, pd.Series(cluster_labels_1, index=df1.index)], axis=1) File ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1033, in _BaseKMeans.fit_predict(self, X, y, sample_weight) 1010 def fit_predict(self, X, y=None, sample_weight=None): 1011 """Compute cluster centers and predict cluster index for each sample. 1012 1013 Convenience method; equivalent to calling fit(X) followed by (...) 1031 Index of the cluster each sample belongs to. 1032 """ -> 1033 return self.fit(X, sample_weight=sample_weight).labels_

这段代码出现了一个 ValueError，可能是由于数据类型不匹配或参数设置错误导致的...建议检查一下 df1 的数据类型和值是否符合 KMeans 模型的要求。另外，也可以尝试调整一下 n_clusters 参数的值看看是否能够解决问题。

在下面代码中添加一个可视化图，用来画出r经过t_sne之后前15行数据的图 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, png_file1, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2_1.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], ...

# 给定三个初始聚类中心 initial_centers = np.vstack((anchor1_df,anchor2_df,anchor3_df)) # 初始化KMeans模型，设置聚类中心数量为3，初始聚类中心为给定的初始值 kmeans = KMeans(n_clusters=3, init=initial_centers) # 对样本数据进行聚类 kmeans.fit(new_model.predict(x_target[:,:,np.newaxis])) # 获取最终的聚类结果 labels = kmeans.labels_ 如何修改上述代码，使其在保证设定初始点不变的情况下变成k-means++算法，以提高k-均值聚类的准确性

labels = kmeans.labels_ 通过将init参数设置为'k-means++'，我们告诉KMeans模型使用k-means++算法作为初始点选择方法。这样可以提高k-均值聚类的准确性。请注意，我们不再需要提供initial_centers参数...

sklearn中调用kmeans算法中的model.labels_语句是什么意思

在sklearn中，使用KMeans算法聚类后，可以通过model.labels_语句获取每个样本所属的簇标签。其中，model是已经训练好的KMeans模型。具体来说，model.labels_返回一个形状为(n_samples,)的一维数组，表示每个...

# -*- coding:utf-8 -*- """ 作者: 惊蛰 日期: 2023年06月05日 """ from gensim.models import word2vec from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import matplotlib.pyplot as plt save_model_name = '训练集.model' # 加载已训练好的模型 model_1 = word2vec.Word2Vec.load(save_model_name) # 获取指定关键词的词向量 f = open(r"count.txt", encoding = 'utf-8') # 之前提取的150个高频词 line = f.readline() keys = [] # 关键字数组 while line: keys.append(line.strip('\n')) line = f.readline() f.close() wordvector = [] # 词向量数组 for key in keys: wordvector.append(model_1.wv.get_vector(key)) # 轮廓系数确定簇数，最佳值为1，最差值为-1，接近0的值表示重叠的群集 def silhouette_score_show(data_vec=None, name=None): k = range(2, 25) score_list = [] for i in k: model = KMeans(n_clusters=i).fit(data_vec) y_pre = model.labels_ print(y_pre) score = round(silhouette_score(data_vec, y_pre), 2) score_list.append(score) plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(list(k), score_list) plt.xticks(fontsize=12) plt.yticks(fontsize=12) plt.xlabel('簇数', fontsize=15) plt.ylabel('系数', fontsize=15) plt.savefig(f'{name}轮廓系数.jpg') plt.show() silhouette_score_show(wordvector, 'word2vec')

这段代码的作用是利用词向量模型和KMeans聚类算法，对指定关键词的词向量进行聚类，并利用轮廓系数确定最佳聚类个数。具体来说，代码中的主要步骤如下： 1. 加载训练好的词向量模型。 2. 从文件中读取指定关键词，...

mode_datal.to_csv('./tmp/mode_datal.csv') print('建模数据：\n', mode_datal.head(2)) # 使用K-Means聚类算法进行用户分群 model_datal = pd.read_csv('./tmp/mode_datal.csv', index_col=0) # 对数据做中心标准化 scale_data = scale(model_datal) # 使用K-Means聚类算法建模 result = KMeans(n_clusters=5, random_state=1234).fit(scale_data) # 查看聚类结果 label = result.labels_# 获取聚类标签 # 获取聚类中心 center = pd.DataFrame(result.cluster_centers_, columns=['新闻动态', '教学资源', '项目与合作', '竞赛', ' 优秀作品']) # 改变字体大小 plt.rcParams.update({'font.size': 10}) # 自定义画雷达图函数 def plot(model_center=None, label=None): plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用于正常显示负号 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 正常显示中文 n = len(label) # 特征个数 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, n, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(figsize=(5, 5)) # 创建一个空白的画布 ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, polar=True) # 创建子图 #ax.set_ylim(model_center.min(),5) #设置Y轴的范围 ax.grid(True) # 是否显示网格 sam = ['b-.', 'k-', 'o-请解释这些

这段代码是一个使用K-Means聚类算法进行用户分群的例子。首先，将数据保存为CSV文件，并读取为一个Pandas数据框。然后，对数据进行中心标准化，即将每个特征的均值变为0，方差变为1。接下来，使用K-Means聚类算法...
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