怎么用sklearn库的kmeans聚类三维列表(列表中存放的是二维数组)?
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- 喝茶品人生 2023-04-14 17:27关注
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:
from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 生成一个包含多个二维数组的三维列表 data = [[[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [[2, 3], [4, 5], [6, 7]], [[3, 4], [5, 6], [7, 8]], [[4, 5], [6, 7], [8, 9]]] # 将三维列表转换为二维数组 rows = [] for arr in data: rows.extend(arr) X = np.array(rows) # 使用KMeans算法进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X) # 输出聚类结果 labels = kmeans.labels_ print(labels)
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