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    Python kmeans聚类的使用

    小妮浅浅小妮浅浅2021-06-03 16:48:01原创132

    1、用kmeans分为五个聚类,每个聚类内部的数据为一个list,五个list组成聚类中心。

    k = 5  # 聚类中心数
    kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=4, random_state=123)
    # 聚类中心数,并行的CPU核的数量,随机数种子
    fit_kmeans = kmeans_model.fit(airline_scale)  # 模型训练
    print(kmeans_model.cluster_centers_)  # 查看聚类中心
    print(kmeans_model.labels_)  # 查看样本的类别标签

    2、label显示按照kmeans划分之后每个数据属于哪个聚类。

    # 统计不同类别样本的数目
    r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts()
    print('最终每个类别的数目为:\n', r1)
    result = kmeans_model.predict([[1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5]])
    print(result)
    # 最终确定在五个参数都是1.5的情况下的用户属于类别1
    3\r1显示每个聚类内部的元素个数,同时测试一组特定特征值的数据会被分配到哪个组中。

    以上就是Python kmeans聚类的使用,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程

    专题推荐:python kmeans聚类
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