请问一下，数据集经过kmeans聚类之后，如何输出每个类中的数据（万分感谢）
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对象被抛出 2021-03-08 01:11关注matplotlib画出来呗。。。三维以内的都能画
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- 2022-01-16 22:16回答 2 已采纳 # 整理聚类结果 listName = dfData['地区'].tolist() # 将 dfData 的首列 '地区' 转换为 listName dictCluster
- 2023-03-03 10:05回答 8 已采纳 以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：以下是实现k-means聚类的步骤以及代码： Step 1: 读入数据到 R 语言 利用 readxl 包读取 Excel 文件里面的数据 libr
- 2022-04-07 11:20回答 1 已采纳 提供一个思路，多个矩阵你把他的维度reshape到一个一维的向量，这个一维度向量过一个函数得到某一个值，比如求和，比如求方差。这个函数需要你自己根据特征去设计。 你得到每个矩阵的值，把所有值resha
- 2022-01-22 22:37实验报告——Kmeans聚类方法 K-means 聚类方法是最为经典的基于划分的聚类方法之一，其基本思想是以空间中 k 个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好...
- 2023-04-13 09:13回答 1 已采纳 将三维列表转换为二维数组。具体来说，可以将三维列表中的每个二维数组展开成一行，并将所有行组成一个大的二维数组。然后将这个二维数组作为输入数据，调用sklearn库中的KMeans函数进行聚类: fro
- 2021-11-08 09:09回答 1 已采纳 分类： km = KMeans(n_clusters=4) km.fit_predict(data) 分完类之后得到了聚类中心，也就是km.cluster_centers_，你可以print出来：
- 2021-10-05 19:11回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答本次提问扣除的有问必答次数，将会以问答VIP体验卡（1次有问必答机会、商城购买实体图书享受95折优惠）的形式为
- 2022-11-28 10:15黑客老许的博客 kmeans聚类算法python
- 2023-03-06 15:27回答 10 已采纳 K-means聚类R语言代码： # 读取数据 data <- read.csv("C:/Users/lenovo/Desktop/data.csv", header=TRUE, strings
- 2021-11-13 16:07回答 1 已采纳 唉，终究是解决了，求均值的时候X[y_pred==i].mean()没加axis=0顺便把新实现的代码贴一下吧 import numpy as np import matplotlib.pyplot
- 2022-05-02 19:09回答 2 已采纳 你这不是个警告而已吗
- 2021-12-31 17:00AI科技大本营的博客 作者 | 泳鱼来源 | 算法进阶一、聚类简介Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇）...
- 2024-08-11 16:00啥都鼓捣的小yao的博客 对于有监督的数据挖掘算法而言，数据集中需要包含标签变量（即因变量y的值）。但在有些场景下，并没有...Kmeans聚类算法利用距离远近的思想将目标数据聚为指定的k个簇，进而使样本呈现簇内差异小，簇间差异大的特征。
- 2021-12-27 10:00风度78的博客 一、聚类简介Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类...
- 2023-02-18 22:16贫僧法号止尘的博客 KMeans聚类代码的python实现如下：from sklearn.cluster import KMeans# 定义要聚类的数据集 X = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9, 10]]# 定义KMeans聚类模型 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X...
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