kmeans.cluster_centers_函数和kmeans.cluster_centers

时间: 2023-10-21 22:06:01 浏览: 178
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KMeans 算法

kmeans.cluster_centers_是一个属性（attribute），返回k-means聚类算法得到的聚类中心点的坐标，是一个numpy数组。 而kmeans.cluster_centers是一个方法（method），用于计算k-means聚类算法得到的聚类中心点的坐标，并返回这些坐标。这个方法的返回值与kmeans.cluster_centers_相同，都是一个numpy数组。
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KMeans_Clustering

KMeans_Clustering
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聚类代码%2b数据.rar_Kmeans_jupyter kmeans_聚类_聚类代码

centroids = kmeans.cluster_centers_ 在这个压缩包中，可能包含的子文件“聚类代码+数据”很可能是一个数据文件（例如.csv或.npy格式），里面存储了要进行聚类分析的数据。你可以用pandas库读取和预处理数据，...

from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(X) kmeans.labels_ kmeans.predict(X) kmeans.cluster_centers_代码含义

这段代码使用了 scikit-learn 中的 KMeans 聚类算法，对数据集 X 进行聚类，将其分为 5 个簇。具体含义如下： - from sklearn.cluster import KMeans：从 ...- kmeans.cluster_centers_：获取每个簇的中心点。

from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np kmeans = KMeans（n_clusters=5， random_state=0）.fit（X） kmeans.labels_ kmeans.predict（X） kmeans.cluster_centers_转换成MATLAB语言

注意，MATLAB中的KMeans对象使用fitckmeans函数创建，参数依次为数据、簇的数量、初始点的选取方式和重复次数。聚类完成后，可以使用predict函数预测每个数据点所属的簇，并使用Centroids属性获取聚类中心。

coreData = np.array(kmeans.cluster_centers_)

这是一个将 K-Means 聚类算法得到的聚类中心点存储...在这段代码中，kmeans 是一个已经训练好的 K-Means 模型，它的 cluster_centers_ 属性返回了训练得到的聚类中心点，这些中心点被存储到了 NumPy 数组 coreData 中。

from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=5,n_jobs=-1,random_state=1234) # 模型训练 kmeans_fit = kmeans.fit(data_scale) # 聚类中心 kmeans_cluster = kmeans_fit.cluster_centers_ print('聚类中心为\n',kmeans_fit.cluster_centers_) # 聚类后样本的类别标签 kmeans_label = kmeans_fit.labels_ print('聚类后样本标签为\n',kmeans_fit.labels_) # 聚类后各个类别数目 r1 = pd.Series(kmeans_label).value_counts() print('聚类后各个类别数目\n',r1) # 输出聚类分群结果 cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_cluster,columns=['ZL','ZR','ZF','ZM','ZC']) cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_label).drop_duplicates().iloc[:,0] cluster = pd.concat([r1,cluster_center],axis=1) # 修改第一列列名 list_column = list(cluster.columns) list_column[0] = '类别数目' cluster.columns = list_column 将上述代码转换为matlab语言

kmeans_cluster = kmeans_fit.cluster_centers_; disp('聚类中心为：'); disp(kmeans_fit.cluster_centers_); % 获取样本的类别标签 kmeans_label = kmeans_fit.labels_; disp('聚类后样本标签为：'); disp(kmeans_...

import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # K均值聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) # 打印聚类结果 print('kmeans.labels_:', kmeans.labels_) print('kmeans.cluster_centers_:', kmeans.cluster_centers_) # 可视化聚类效果 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.title('Clustering result') plt.show()分析一下这段代码以及运行代码后的结果

1. 导入需要的模块，包括numpy、matplotlib.pyplot和sklearn.cluster中的KMeans类和sklearn.datasets中的load_iris函数。 2. 加载鸢尾花数据集，将数据集中的数据赋值给变量X，将数据集中的标签赋值给变量y。 3. ...

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...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。

kmeans = KMeans(n_clusters=self.m) x0 = [i for i in np.zeros(self.n)] kmeans.fit([x0]) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()出现n_samples=1 should be >= n_clusters=3.怎么修正

这个错误提示表明簇的数量n_clusters大于样本数量n_samples，因此需要增加样本数量或者减少簇...centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten() 如果需要增加样本数量，可以考虑使用更多的样本数据进行聚类。

修正这段代码 kmeans = KMeans() x0 = [[i] for i in np.zeros((1, self.n))] kmeans.fit(x0) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()

在代码中，需要给KMeans()函数传递参数，比如可以指定聚类的簇数n_clusters，例如KMeans(n_clusters=self.m)。如果不指定参数，可能会出现以下错误提示： ...centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans # 生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.randn(1000, 2) # 使用K-means算法进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 可视化聚类结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', color='red') plt.title('Clustering Visualization') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show()代码讲解

centers = kmeans.cluster_centers_ 创建一个KMeans对象，并指定要聚类的簇数为3。然后使用fit方法对数据进行聚类，并获取每个样本点的标签和聚类中心。 4. 可视化聚类结果： plt.scatter(X[:, 0], X[:, ...

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

# 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_). \ # ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d # 生成示例数据 data = df.iloc[:,1:15] # 标准化处理 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制Voronoi图 vor = Voronoi(centers) voronoi_plot_2d(vor) # 绘制样本点 plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show()

centers = kmeans.cluster_centers_ # 将主成分投影回原始数据空间 data_projected = pca.inverse_transform(data_pca) # 绘制Voronoi图 vor = Voronoi(centers) voronoi_plot_2d(vor) # 绘制样本点 plt.scatter...

KMeans(n_clusters=K).fit(center).cluster_centers_ 写一段代码实现多线程海量数据聚类

cluster_centers = list(executor.map(kmeans_cluster, data_parts, [K]*N)) # 处理聚类结果，比如合并中心点 # 这里只是一个示例，具体的合并逻辑根据实际情况而定 final_centers = np.mean(cluster_centers,...

import numpy as np data=pd.read_csv('KMeans.csv',encoding='utf-8-sig') part=np.array(data[['average','month_num']]) cluster=KMeans(n_clusters=2).fit(part) data['label']=cluster.labels_ center=cluster.cluster_centers_ print(center) data.to_csv('KMeans.csv',index=None,encoding='utf-8-sig') print() display(data)

3. 调用sklearn库中的KMeans类，将part数据集进行聚类，将聚类结果存储在cluster对象中； 4. 将聚类结果的标签添加到原始数据集data中（即将每个数据点归类为0或1）； 5. 获取聚类中心center，打印输出； 6. 将带有...

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

具体来说，它使用了 MiniBatchKMeans 算法对 iris 数据进行聚类，并使用了肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。 首先，代码将 iris 数据集导入，然后进行了归一化处理。接着，使用 MiniBatchKMeans 算法对...

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

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_...

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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。