创新互联Python教程：Pythonkmeans聚类的使用

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：创新互联Python教程

本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。

网站名称：创新互联Python教程：Pythonkmeans聚类的使用
转载来于：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news21/364071.html

网站建设、网络推广公司-创新互联，是专注品牌与效果的网站制作，网络营销seo公司；服务项目有等

广告

声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源： 创新互联