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

时间: 2023-05-28 20:03:14 浏览: 191
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机器学习之kmeans算法代码

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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。
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kmeans算法源码

kmeans算法源码，我自己改写的， 输入数据是从txt文件里读取，坐标、名称； 输出结果到txt文件里。
rar

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

from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 假设我们已经有了一个名为"data.npy"的数据文件，它包含了我们要聚类的数据 data = np.load('data.npy') # 初始化KMeans模型，指定簇的数量 kmeans = ...

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

kmeans = fitckmeans(X, 5, 'Start', 'plus', 'Replicates', 10); % 进行聚类 labels = kmeans.predict(X); centers = kmeans.Centroids; % 打印结果 disp(labels); disp(centers); 注意，MATLAB中的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_model = KMeans(n_clusters=3, random_state=1).fit(X) KMeans_arl = metrics.adjusted_rand_score(load_iris().target, KMeans_model.labels_) KMeans_silhouette = silhouette_score(X, KMeans_model....

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：========")

from sklearn.cluster import DBSCAN dbscan_model = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5).fit(X) dbscan_labels = dbscan_model.labels_ print("=======K均值聚类的ARI和轮廓系数分别是：========") kmeans_ari = ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import * from sklearn.cluster import * digits = load_digits() digits_X = digits.data digits_y = digits.target n_clusters = 10 clf =(n_clusters=n_clusters, random_state=0) clf.load_digits() result = homogeneity_completeness_v_measure(digits_y, clf.labels_)

clf = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0) 接着，你需要用 clf.fit() 方法来拟合模型，而不是 clf.load_digits()。 最后，你可以使用 homogeneity_completeness_v_measure() 方法来计算聚类...

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. ...

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()

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 ...

import numpy as np import pandas as pd X=pd.read_excel(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\3.xlsx",header=None) #均方值规范化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X=scaler.fit_transform(X) #给类别分类 from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters = 2, random_state=0, max_iter = 500) #分类数，随机种子，最大迭代数 model.fit(X) c=model.labels_ c=c.reshape((31,1)) X=np.hstack((X,c)) x0=X[X[:,10]==0,0] y0=X[X[:,10]==0,1] x1=X[X[:,10]==1,0] y1=X[X[:,10]==1,1] import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x0,y0,'r*') plt.plot(x1,y1,'bo') plt.show()

这段代码是用 Python 对数据进行聚类分析的，主要使用了 sklearn 库中的 KMeans 模型和 matplotlib 库进行可视化。 首先，使用 pandas 库中的 read_excel 函数读取一个 Excel 文件，然后使用 StandardScaler 类进行...

改写这段编码：cosine_similarities = cosine_similarity(df) print(cosine_similarities) from sklearn.cluster import KMeans kms = KMeans(n_clusters=10, random_state=123) k_data = kms.fit_predict(cosine_similarities) # 对余弦相似度的计算结果进行聚类分群 print(k_data) print(k_data == 3) print(words[0:3]) words_ary = np.array(words) print(words_ary[0:3])

kms = KMeans(n_clusters=10, random_state=123) k_data = kms.fit_predict(cosine_similarities) print(k_data) # 输出属于第3类的数据样本索引 print(np.where(k_data == 3)) # 输出前3个单词 print(words[:3]) ...

如何将该图改为折现簇状图import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans# 生成随机数据 X = np.random.rand(100, 2)# 设置聚类的数量为3 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)# 统计每个类别的数量 labels, counts = np.unique(kmeans.labels_, return_counts=True)# 绘制簇状图 plt.plot(labels, counts, align='center') plt.xticks(labels, ['Cluster {}'.format(i) for i in range(len(labels))]) plt.ylabel('Number of samples') plt.title('KMeans Clustering') plt.show()

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) # 统计每个类别的数量 labels, counts = np.unique(kmeans.labels_, return_counts=True) # 绘制簇状图 plt.bar(labels, counts, align='center', alpha=...

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

from sklearn.cluster import KMeans 这里导入了NumPy用于处理数据，Matplotlib用于数据可视化，以及scikit-learn库中的KMeans类用于执行K-means聚类。 2. 生成随机数据： np.random.seed(0) X = np.random...

from sklearn.cluster import KMeans

from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 生成数据 X = np.random.randn(100, 2) # 实例化KMeans对象 kmeans = KMeans(n_clusters=3) # 训练模型 kmeans.fit(X) # 预测新数据 y_pred = kmeans....

import pandas as pd import numpy as np data= pd.read_csv('省份聚类.csv') import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取 csv 文件，其中该csv文件包含我们本次需要聚类的31个省份的所有数据。 # 获取列名列表，取名详情与熵值法相同。 columns_to_extract=['X1','X2','X3','X4','X5','X6','X7','X8','X9','X10','X11','X12','X13','X14','X15','X16','X17','X18','X19','X20','X21','X22'] data_extracted = data[columns_to_extract] # 提取需要聚类的数据 X = np.array(data_extracted) # 使用 KMeans 算法进行聚类 scaler = StandardScaler() ##归一化处理 X_scaled = scaler.fit_transform(X) kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X_scaled)怎么修改才可以运行，给一下代码

您需要将代码格式化，并添加缺失的库的导入语句...kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X_scaled) # 聚类 请注意，如果您的 csv 文件编码不是 utf-8，则需要在 read_csv 中指定正确的编码方式。

三种二维平面上的实验样本分布分别为圆环、月牙形状和高斯分布，请分别用 kmeans 和 DBSCAN 算法对它们进行聚类和可视化，并分析算法的聚类效果 (程序+聚类可视化结果 +算法分析) ： 三种生成数据的代码如下： from sklearn.datasets import make_circles X,y = make_circles(n_samples=1000, factor=0.5, noise=0.05, random_state=15) from sklearn.datasets import make_moons X,y = make_moons(n_samples=1000, noise=0.05, random_state=15) from sklearn.datasets import make_blobs import numpy as np X1, y1 = make_blobs(n_samples=300, n_features=2, centers=[[0,0]], cluster_std=[1.2], random_state=15) X2, y2 = make_blobs(n_samples=700, n_features=2, centers=[[5,5]], cluster_std=[1.8], random_state=15) X = np.vstack((X1, X2))

from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN import matplotlib.pyplot as plt X,y = make_circles(n_samples=1000, factor=0.5, noise=0.05, random_state=15) # k-means clustering kmeans = KMeans(n_clusters...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data[:, :2] # 取前两个特征作为萼片长和宽 # 进行Kmeans聚类划分 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) labels = kmeans.labels_ # 绘制散点图 plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='red', label='Cluster 1') plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(X[labels == 2, 0], X[labels == 2, 1], c='green', label='Cluster 3') plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Kmeans Clustering of Iris Dataset') plt.legend() plt.show()改进此代码

kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X) inertias.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1, 11), inertias, marker='o') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('Inertia') plt.show() ...

>>> from sklearn.cluster import KMeans >>> import numpy as np >>> X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], ... [10, 2], [10, 4], [10, 0]]) >>> kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X) >>> kmeans.labels_ array([1, 1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32) >>> kmeans.predict([[0, 0], [12, 3]]) array([1, 0], dtype=int32) >>> kmeans.cluster_centers_ array([[10., 2.], [ 1., 2.]])

这是一个使用 scikit-learn 库中...最后，我们可以通过 kmeans.cluster_centers_ 属性获取每个簇的中心点，这里的输出结果是 array([[10., 2.], [ 1., 2.]]），表示簇 0 的中心点为 [10, 2]，簇 1 的中心点为 [1, 2]。

import pandas as pd # 读取表格数据 df = pd.read_csv("D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1.csv", encoding='gbk') # 提取网民和词条的数据 netizens = df.iloc[:, 0].values.tolist() words = df.columns[1:].values.tolist() # 获取数据矩阵 data = df.iloc[:, 1:].values # 对数据进行归一化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler data = StandardScaler().fit_transform(data) from sklearn.cluster import KMeans # K型聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data) labels = kmeans.labels_代码解释

7. kmeans = KMeans(n_clusters=3)：创建一个 KMeans 对象 kmeans，指定聚类的数量为 3。 8. kmeans.fit(data)：对数据进行 K-means 聚类分析，利用 k-means 算法将数据分为 3 类。 9. labels = kmeans....

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_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(X) 4. 输出聚类结果 python kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ print('各类聚类中心为：\n', kmeans_cc...

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