kmeans.cluster_centers_函数和kmeans.cluster_centers
时间: 2023-10-21 20:06:01 浏览: 47
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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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到 NumPy 数组 coreData 中的代码。K-Means 算法是一种无监督学习算法,它将相似的数据点聚合到一起形成簇 (cluster),并将每个簇的中心点作为该簇的代表。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 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 scikit-learn 中导入 KMeans 类。
- `import numpy as np`:导入 NumPy 库,用于处理数组和矩阵。
- `kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(X)`:创建 KMeans 对象,设置聚类数目为 5,随机种子为 0,然后使用 `fit()` 方法拟合数据集 X。
- `kmeans.labels_`:获取每个样本的簇标签。
- `kmeans.predict(X)`:对测试数据集 X 进行预测,返回测试数据集中每个样本的簇标签。
- `kmeans.cluster_centers_`:获取每个簇的中心点。