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Python進行聚類的方法

在Python中，我們可以使用sklearn庫中的KMeans算法進行聚類，以下是一個簡單的示例：

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1、導入所需庫

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)心種子運行算法的次數(shù)，random_state表示隨機數(shù)生成器的種子。

2、擬合數(shù)據(jù)

kmeans.fit(data)

3、預測結(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

通過以上步驟，我們可以使用Python的sklearn庫進行聚類，在實際應用中，可以根據(jù)具體問題調(diào)整KMeans算法的參數(shù)以獲得更好的聚類效果。

網(wǎng)站標題：python如何進行聚類
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