我找到的基本都是用二维的方式，能不能直接用4维的方式来表达？
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- 2021-08-12 11:03回答 4 已采纳 你这个数组是三维的啊，虽然不清楚sklearn的kmeans函数具体用法，但传入的X不是矩阵形式啊，应该是二维数组吧
- 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
- 2021-10-11 12:21回答 1 已采纳 问题搞复杂了吧，在clustermap中设置参数metric="correlation"就行了，例如 g = sns.clustermap(iris, metric="correlation")
- 2023-11-07 10:18木木牙的博客 K-means聚类算法实现鸢尾花聚类
- 2011-04-22 16:47回答 2 已采纳 建议看英文原文。现在的翻译过来的书籍实在不敢恭维。。这里的意思应该指的是web集群技术。。而不是聚类。 我碰到过另外一段翻译的文字：这里是一段好笑的代码。其实原文的意思是“有趣的代码”。。。
- 2022-01-31 20:47回答 1 已采纳 快速聚类，不需要对变量进行标准化的，但仍然推荐进行标准化。 层次聚类，必须进行标准化，因为各变量的量纲会有差异。简单的说，第一列数据的单位是 万元，第二列数据的单位是 元，如果不做标准化第一列就会被忽
- 2022-01-22 18:12回答 1 已采纳 百万级都用faiss库
- 2023-11-01 21:36且听风吟hjc的博客 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法...
- 2022-02-04 17:06回答 1 已采纳 推断是根据已知随机变量求未知随机变量条件分布的过程，例如我从一段语音推断对应的文字。预测是推断的一种，其已知变量、未知变量具有因果关系，分类、回归都属于预测问题。
- 2023-04-05 00:19回答 2 已采纳 改成Label = km.fit_predict(np.asarray(imgData))试试
- 2022-03-29 17:07回答 2 已采纳 聚类和演化算法，利用聚类分析PSO粒子分布状况聚类还可以帮助演化算法选参
- 2022-10-27 13:57小嗷犬的博客 使用开源数据集“鸢尾花数据集”。包含3种类型数据集，共150条数据；数据包含4项特征，花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度；将80%的数据划分为训练集，20%划分为测试集。
- 2023-02-19 16:37回答 9 已采纳 针对日志分析可视化中使用聚类算法的问题，以下是一些思路和建议： 1.确定聚类算法：首先需要选择一种适合日志数据的聚类算法，例如k-means、层次聚类等。选择算法时需要考虑数据量、数据维度、聚类结果的
- 2021-10-22 23:05AI小龘的博客 #导入所需模块 import matplotlib.pyplot as plt ...#导入鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data[:] # print(X) print(X.shape) #肘方法看k值 d=[] for i in range(1,11): #k取值1~11，做km.
- 2021-05-25 13:20编写程序，实现K聚类算法。 1.以（0，0）， （10，0），（0，10）三个点为圆心，5为半径，随机生成30个点 2.以K=2,3,4分别对以上30个点进行聚类，观察结果
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