estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 estimator.fit(data) # 聚类 label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签 data3 = data.cluster_centers_
时间: 2024-05-30 17:11:31 浏览: 177
这段代码是使用 Scikit-learn 库中的 KMeans 类进行聚类分析。KMeans 是一种常用的聚类算法,它基于样本之间的欧式距离来划分聚类簇。
首先,我们构造了一个聚类器,其中 n_clusters 参数指定了聚类簇的数量为 3。然后,我们将数据 data 传入聚类器的 fit 方法中进行聚类分析。聚类结果保存在 label_pred 变量中,它是一个数组,每个元素表示对应样本所属的簇标签。最后,我们获取每个聚类簇的中心点坐标,保存在 data3 变量中。
需要注意的是,这段代码仅仅是聚类分析的一部分,还需要根据实际需求进一步分析聚类结果,比如通过可视化等方式来展示聚类效果,或者使用评价指标来评估聚类质量。
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解释代码data = newdata estimator = KMeans(n_clusters=2)#构造聚类器,构造一个聚类数为3的聚类器 estimator.fit(data)#聚类 lables = estimator.labels_ #获取聚类标签 #返回各自文本的所被分配到的类索引 # label_pred = estimator .fit_predict(newdata) # centroids = estimator.cluster_centers_ #获取聚类中心 # inertia = estimator.inertia_ # 获取聚类准则的总和 mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', '<r', 'pr'] #这里'or'代表中的'o'代表画圈,'r'代表颜色为红色,后面的依次类推 color = 0 j = 0 for i in lables: plt.plot([data[j:j+1,0]], [data[j:j+1,1]], mark[i], markersize = 5) j +=1
这段代码是使用KMeans算法进行聚类分析的过程。首先,创建了一个新的变量data,并将其赋值为newdata。然后,实例化了一个KMeans对象,设置聚类数为2。接下来,使用fit()方法对数据进行聚类处理,并将所得到的聚类标签保存在变量labels中。接下来的代码是为了绘制不同类别的数据点,在这里使用了一个标记列表mark来表示不同的颜色和形状,然后根据聚类标签来确定绘制的颜色和形状,最后通过plt.plot()函数来绘制数据点。
import matplotlib.pyplot as plt import xlutils import openpyxl import numpy as np import xlrd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets wk = openpyxl.load_workbook("D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xlsx") ws = wk.active data= xlrd.open_workbook('D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xls') worksheet = data.sheet_by_name("Sheet1") X = data[:, :2] # #表示我们取特征空间中的4个维度 print(X.shape) # 绘制数据分布图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='see') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show() estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 estimator.fit(X) # 聚类 label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签 # 绘制k-means结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] x2 = X[label_pred == 2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1') plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show()
这段代码是用于读取并处理 Excel 文件数据,并使用 KMeans 聚类算法对数据进行分析和可视化。具体来说:
- 第1行导入了 matplotlib.pyplot、xlutils、openpyxl、numpy、xlrd 等库
- 第2至9行分别打开 Excel 文件并读取数据,其中第6行使用了 xlrd 库的 sheet_by_name 函数获取工作表“Sheet1”中的数据
- 第10行使用 [:, :2] 将数据集中的前两列数据存储在 X 变量中(注意:应该使用 np.array(data) 将数据转换为 numpy 数组后再进行索引)
- 第12至19行使用 matplotlib 库的 scatter 函数将数据集 X 中的前两列特征数据作为横纵坐标,以散点图的形式展示在坐标系中
- 第21至23行使用 KMeans 算法构造聚类器,并使用 fit 函数对数据进行聚类
- 第25行使用 labels_ 属性获取聚类标签
- 第27至35行使用 matplotlib 库的 scatter 函数将聚类结果以不同颜色的散点图展示在坐标系中,其中 label0、label1、label2 分别表示聚类结果的三个簇(注意:应该使用 np.array(X)[label_pred == 0] 将标签应用到数据集中,获取聚类结果的每个簇的数据)
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