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python如何進(jìn)行聚類(lèi)
Python進(jìn)行聚類(lèi)的方法
在Python中，我們可以使用sklearn庫(kù)中的KMeans算法進(jìn)行聚類(lèi)，以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例：
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1、導(dǎo)入所需庫(kù)
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs
2、生成數(shù)據(jù)
隨機(jī)生成數(shù)據(jù) data, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.6, random_state=0)
3、可視化數(shù)據(jù)
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1]) plt.show()
KMeans聚類(lèi)算法
1、初始化參數(shù)
kmeans = KMeans(n_clusters=4, init='kmeans++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
n_clusters表示聚類(lèi)的數(shù)量，init表示初始化方法，max_iter表示最大迭代次數(shù)，n_init表示用不同的質(zhì)心種子運(yùn)行算法的次數(shù)，random_state表示隨機(jī)數(shù)生成器的種子。
2、擬合數(shù)據(jù)
kmeans.fit(data)
3、預(yù)測(cè)結(jié)果
y_kmeans = kmeans.predict(data)
4、可視化結(jié)果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=y_kmeans, s=50, cmap='viridis') centers = kmeans.cluster_centers_ plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='black', s=200, alpha=0.5) plt.show()
歸納
通過(guò)以上步驟，我們可以使用Python的sklearn庫(kù)進(jìn)行聚類(lèi)，在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體問(wèn)題調(diào)整KMeans算法的參數(shù)以獲得更好的聚類(lèi)效果。
網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題：python如何進(jìn)行聚類(lèi)
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