kmeans python
时间: 2023-07-04 13:28:56 浏览: 45
KMeans 是一种聚类算法,Python 中有很多开源库可以使用,比如 scikit-learn 和 scipy.cluster。以下是一个使用 scikit-learn 库进行 KMeans 聚类的示例代码:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 构造数据集
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[10, 2], [10, 4], [10, 0]])
# 定义模型,设置聚类数为 2
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
# 训练模型
kmeans.fit(X)
# 预测结果
y_pred = kmeans.predict(X)
# 输出结果
print(y_pred)
```
这段代码会将数据集分成两类,输出的结果是一个长度为 6 的数组,表示每个数据点所属的类别。
相关问题
kmeans python 零
K-means算法是一种常用的聚类算法,用于将一组数据分成k个不相交的簇。在Python中,可以使用第三方库scikit-learn来实现K-means算法。
首先,需要导入`sklearn.cluster`库中的`KMeans`类:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
```
接下来,需要准备好要聚类的数据。假设有一个数据集`data`,其中包含若干个样本数据。可以通过创建一个numpy数组来表示数据集:
```python
import numpy as np
data = np.array([[x1, y1], [x2, y2], ...])
```
接下来,可以创建一个`KMeans`对象,并设置聚类的簇数(k的值):
```python
k = 3 # 簇数
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
```
然后,用数据集拟合(训练)K-means模型:
```python
kmeans.fit(data)
```
训练完成后,可以通过访问`kmeans.labels_`属性获取每个样本所属的簇的标签。例如:
```python
labels = kmeans.labels_
```
同样地,可以通过访问`kmeans.cluster_centers_`属性获得每个簇的中心点坐标:
```python
centers = kmeans.cluster_centers_
```
最后,可以根据需要对聚类结果进行可视化或者进行其他后续处理。
总之,通过使用Python中的scikit-learn库,可以轻松地实现K-means算法,将数据集分成不相交的k个簇,通过聚类标签和簇中心点坐标的访问,可以方便地获取聚类结果。
minimum kmeans python
minimum kmeans是一种基于kmeans算法的改进版本,它在kmeans算法的基础上增加了最小尺寸和最小簇大小的约束条件,以避免产生过小的簇。在python中,可以使用Bradley等人在2000年提出的最小尺寸最小簇大小约束的KMeans簇的python实现来实现minimum kmeans算法。该实现建议使用专用的最低成本网络流算法来解决子问题,但是在实现中也可以使用标准的MIP求解器。
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