使用 Kmeans 算法对手写数字识别数据集进行聚类。
时间: 2024-05-04 13:19:25 浏览: 7
好的,这里是一个使用Kmeans算法对手写数字识别数据集进行聚类的Python代码示例:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_digits
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
# 运行KMeans算法
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0)
clusters = kmeans.fit_predict(X)
# 可视化聚类结果
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)
plt.show()
```
这段代码首先通过`load_digits()`函数加载手写数字数据集,并将其存储在`X`数组中。然后,我们使用`KMeans()`函数创建一个KMeans对象,并设置`n_clusters=10`来指定聚类数目为10。接下来,我们使用`fit_predict()`方法对数据进行聚类,并将结果存储在`clusters`数组中。
最后,我们使用Matplotlib库将聚类结果可视化。`cluster_centers_`属性返回每个集群的质心,我们将其重塑为8×8像素的图像,并将其显示在一个2×5的网格中。每个图像表示一个数字集群的平均形状。
这个例子显示了如何使用KMeans算法对手写数字数据集进行聚类,并可视化聚类结果。