sklearn中调用kmeans算法中获取各蔟的数值范围,并在图中表示
时间: 2024-03-23 14:43:05 浏览: 19
要获取各簇的数值范围,可以使用KMeans模型的`cluster_centers_`属性,该属性返回每个簇的中心点坐标。通过计算每个簇内数据点的最小和最大值,可以得到每个簇的数值范围。
以下是一个示例代码,显示如何使用KMeans模型在图中表示每个簇的数值范围:
```python
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)
# 训练KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(X)
# 获取每个簇的中心点坐标
centers = kmeans.cluster_centers_
# 绘制散点图,并用不同颜色表示每个簇
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_)
# 绘制每个簇的数值范围
for i in range(len(centers)):
# 计算每个簇内数据点的最小和最大值
cluster_min = np.min(X[kmeans.labels_ == i], axis=0)
cluster_max = np.max(X[kmeans.labels_ == i], axis=0)
# 绘制簇的数值范围
plt.plot([cluster_min[0], centers[i][0], cluster_max[0]],
[cluster_min[1], centers[i][1], cluster_max[1]],
linewidth=2)
plt.show()
```
上述代码将生成一个包含100个随机数据点的散点图,并使用KMeans模型将它们分为3个簇。每个簇的数值范围将用线段表示,其中线段的起点和终点分别表示簇内数据点的最小和最大值,中间的点表示簇的中心点。
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