sas对数据进行Kmeans聚类代码实例
时间: 2024-02-05 12:04:54 浏览: 29
以下是使用SAS进行K-means聚类的代码示例:
```sas
/* 创建数据集 */
data mydata;
input x y;
datalines;
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
;
run;
/* 运行K-means聚类 */
proc fastclus data=mydata maxclusters=2 out=outdata;
var x y;
run;
/* 打印聚类结果 */
proc print data=outdata;
run;
```
这段代码首先创建了一个包含两个变量x和y的数据集mydata。然后,使用`proc fastclus`过程运行K-means聚类算法,并将最大簇数设置为2。最后,使用`proc print`过程打印聚类结果。
相关问题
matlabwine数据集kmeans聚类算法实例
很抱歉,根据提供的引用内容,没有提到matlabwine数据集kmeans聚类算法实例。但是,我可以为您介绍一下KMeans聚类算法在Python中的实现。
KMeans聚类算法是一种无监督学习算法,它将数据集分成K个簇,每个簇包含最接近其质心的数据点。在Python中,可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现该算法。以下是一个简单的示例代码:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 加载数据集
data = np.loadtxt('data.txt')
# 创建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 训练模型
kmeans.fit(data)
# 预测簇标签
labels = kmeans.predict(data)
# 打印簇中心
print(kmeans.cluster_centers_)
# 打印簇标签
print(labels)
```
在上面的代码中,我们首先加载数据集,然后创建一个KMeans模型并将其拟合到数据上。接下来,我们可以使用predict方法来预测每个数据点所属的簇,并使用cluster_centers_属性来获取每个簇的中心点。
对图片的像素进行KMeans聚类代码
以下是使用sklearn库进行KMeans聚类的示例代码:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.utils import shuffle
# 读取图片
img = plt.imread('image.jpg')
# 将图片像素转化为二维数组
w, h, d = tuple(img.shape)
image_array = np.reshape(img, (w * h, d))
# 对像素进行随机重排
image_array_sample = shuffle(image_array, random_state=0)[:1000]
# 使用KMeans聚类
k_means = KMeans(n_clusters=8)
k_means.fit(image_array_sample)
k_colors = k_means.predict(image_array)
# 将聚类结果重新转化为图片形式
k_image = np.zeros((w, h, d))
for i in range(w):
for j in range(h):
k_image[i][j] = k_means.cluster_centers_[k_colors[i * h + j]]
# 显示原图片和聚类后的图片
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
ax[0].imshow(img)
ax[0].set_title('Original Image')
ax[1].imshow(k_image)
ax[1].set_title('KMeans Clustering')
plt.show()
```
这段代码会将图片像素随机重排,然后使用KMeans聚类算法对随机重排后的像素进行聚类。最后,将聚类结果重新转化为图片形式并展示出来。这里使用了8个聚类中心,你可以根据自己的需要进行调整。