import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt inputfile =

k-means聚类，写python代码出现下面的报错，请问要如何解决

这是个人脸表情识别的训练代码，databace_face是个存放了jpg文件的数据集，注释最好是行注释，因为好多库都不熟悉。 # k-means_opt.py # -*- coding: utf-8

问题遇到的现象和发生背景 代码是用Kmeans做主色提取，遍历出来的xyz值和列表里的都相差256 问题相关代码，请勿粘贴截图 cluster_map = pd.DataFrame() cluster

问题遇到的现象和发生背景 在练习利用kmeans提取图片主色，并生成三维散点图的时候，坐标值的区间变成了（-100，100），而不是原来的（0，255） 问题相关代码，请勿粘贴截图 import ma

如题，假设我们对一批图像的纹理特征进行了提取，那就会得到多个矩阵，网上看到的Kmeans的概念图是对一个矩阵中的点进行聚类的，那像这样的多个矩阵怎么进行聚类呢。有没有人可以帮忙回答一下操作流程或详细原

问题遇到的现象和发生背景 用Jupyter学习纽约出租车运行情况分析建模时，在聚类的时候，运行下列代码出现MemoryError报错。 问题相关代码 kmeans = KMeans(n_cluster

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = plt.imread('G:/Experiment/Machine Learni

问题遇到的现象和发生背景 想利用NbClust包确定K-means的最佳聚类数，结果报错。采用数据源为100000条用户评分数据建立的用户评分矩阵，图示如下，缺失值全部以0处理，稀疏度比较大 问题相

本人在用python做文本聚类分析，由于文本数据过大了，所以可视化看不清层次。请问我想要以数据的形式看到每一个小类应该怎么办呀，我现在只会获取每类的个数和中心点，有没有什么函数或者包呢？ tfidf_

今天上课学校留的实践代码，搞不太懂，下面是具体要求和我写的代码，应该有错误，求大家指正教导。编写程序生成3簇高斯数据，并用K-Means算法进行聚类。1.生成聚类中心为[(-10, 10), (0,

kmeans++聚类聚成这样合理吗聚类的算法代码如下 class Kmeans: def __init__(self, k, threshold=1e-5): self.k =

这是我看到别人写的根据消费水平划分城市的代码，我理解K-means的作用应该是根据数据八个维度的表现，去划分出4个比较相似的类，但是这个作者在代码中指定了np.sum(),是按照总分高低去进行划分了吗

while bool( 1-np.array_equal(oldCentroids,centroids) ): #新的聚类点和旧的聚类点不相等时候执行 oldCentroids = centr

例如：根据ABCDEFG这七个指标数据将所有人进行聚类，聚成k类人（已完成的部分），那如何知道这k类人的差别在哪？想从这七个指标数据中寻找出对不同类人响应较好的指标，最后得出的结果为：例如第一类人为