如果分为16个类，km.labels_应该是0-15的值，但事实上它不连续，中间少了6、12、13和15。不知是怎么回事。查看了km.cluster_centers_为16个值。
求遇到过的，经验丰富的高人指点！
用sklearn中的kmeans++聚类时遇到问题？
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4条回答 默认 最新
- 2020-06-25 16:29回答 1 已采纳 https://www.cnblogs.com/mfryf/p/9007527.html
- 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
- 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
- 2021-10-22 23:05AI小龘的博客 from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris #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...
- 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
- 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：
- 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
- 2022-04-21 21:48jrh1223的博客 2 Kmeans Kmeans的主要步骤大致分为三步： 随机找 k 个点作为质心（种子）； 计算其他点到这 k 个种子的距离，选择最近的那个作为该点的类别； 更新各类的质心，迭代到质心的不变为止。 3 Kmeans++ Kmeans++则对于...
- 2022-05-05 10:03回答 1 已采纳 可以参考https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/89037409
- 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
- 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
- 2021-04-23 21:57flandre翠花的博客 首先我们对Iris数据集（鸢尾花数据集）进行简单介绍： 它分为三个类别，即Iris setosa（山鸢尾）、Iris versicolor（变色鸢尾）和Iris virginica（弗吉尼亚鸢尾），每个类别各有...鸢尾花数据集在sklearn中有保存，我
- 2023-04-05 00:19回答 2 已采纳 改成Label = km.fit_predict(np.asarray(imgData))试试
- 2021-03-13 23:14yueyuebushihuai的博客 from sklearn.cluster import KMeans 2.准备数据集 #利用sklearn内置函数生成特征数量为2，中心点为4，样本数为500的随机数据集 X, y = make_blobs(n_features=2, centers=4, n_samples=500, random_state=1) plt....
- 2020-07-10 11:50wa1tzy的博客 文章目录前言一、K-Means二、K-means++2.1 算法步骤2.2 K-means++例子2.3 效率三、MeanShift（均值迁移）3.1 概述3.2 图解过程3.3 算法函数四、层次聚类 前言 每种聚类方法在不同数据状况下表现的优劣图： 代码...
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