cluster_category, centroids = km.run()

时间: 2024-02-17 10:05:24 浏览: 18
这段代码应该是使用了 scikit-learn 库中的 KMeans 算法进行聚类。其中 `km` 是 KMeans 类的一个实例对象,调用其 `run()` 方法可以得到两个返回值: - `cluster_category`:每个数据点所属的类别,即聚类的结果。 - `centroids`:聚类得到的每个类别的中心点坐标。 具体的代码实现可能类似于下面这样: ```python from sklearn.cluster import KMeans # 加载数据 data = load_data('data.csv') # 初始化 KMeans 实例 k = 3 km = KMeans(n_clusters=k, random_state=0) # 调用 run() 方法进行聚类 cluster_category, centroids = km.run(data) # 打印聚类结果和中心点坐标 print("聚类结果:", cluster_category) print("中心点坐标:", centroids) ``` 其中 `load_data()` 函数是自定义的读取数据的方法,具体实现方式可能因数据格式而异。
相关问题

def __init__(self, n_inputs, n_rules, learning_rate=0.01): self.n = n_inputs self.m = n_rules self.lr = learning_rate # Initialize MF parameters using k-means clustering kmeans = KMeans(n_clusters=1) x0 = [i for i in np.zeros(self.n)] kmeans.fit([x0]) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten() sigmas = np.ones(self.m) * (kmeans.inertia_ / self.m) ** 0.5 self.params = { "mf_params": np.random.rand(self.n*self.m*2), "out_params": np.random.rand((self.n+1)*self.m,) }修正错误

根据您提供的代码,可以将其修正如下: ```python def __init__(self, n_inputs, n_rules, learning_rate=0.01): self.n = n_inputs self.m = n_rules self.lr = learning_rate # Initialize MF parameters using k-means clustering kmeans = KMeans(n_clusters=self.m) x0 = np.random.rand(100, self.n) # 用于聚类的样本点 kmeans.fit(x0) centroids = kmeans.cluster_centers_ # 获取聚类中心 sigmas = np.ones(self.m) * (kmeans.inertia_ / self.m) ** 0.5 # 计算标准差 self.params = { "mf_params": np.concatenate([centroids.flatten(), sigmas.flatten()]), "out_params": np.random.rand((self.n+1)*self.m,) } ``` 在修正后的代码中,我们将k-means聚类的聚类数设置为`self.m`,并使用随机生成的样本点`x0`进行聚类。然后,我们通过`kmeans.cluster_centers_`获取每个聚类的中心点,并通过计算`sigmas`来确定高斯隶属度函数的标准差。最后,我们将所有的高斯隶属度函数参数连接起来,构建成一个包含所有参数的`self.params["mf_params"]`数组。

kmeans = KMeans(n_clusters=self.m) x0 = [[i] for i in np.zeros((1, self.n))] kmeans.fit(x0) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()出现Found array with dim 3. KMeans expected <= 2.怎么修正

这个错误提示表明`x0`数组的维度为3,而KMeans算法只接受维度不超过2的数据。可以通过将`x0`数组展平为1维数组来解决这个问题,即将`x0`定义为`[i for i in np.zeros(self.n)]`。修正后的代码如下所示: ``` kmeans = KMeans(n_clusters=self.m) x0 = [i for i in np.zeros(self.n)] kmeans.fit([x0]) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten() ``` 这里需要将`x0`传递给`fit()`函数时,用`[x0]`将其转化为一个二维数组传递给函数,以符合函数的参数要求。

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