python机器学习

Question

r_center = k_means_cluster_centers[k] ax.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], "w", markerfacecolor=col, marker=".") ax.plot( cluster_center[0], cluster_center[1], "o", markerfacecolor=col, markeredgecolor="k", markersize=6, )ax.set_title("KMeans")ax.set_xticks(())ax.set_yticks(())# 可视化MiniBatchKMeans结果ax = fig.add_subplot(1, 3, 2)for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = mbk_means_labels == k cluster_center = mbk_means_cluster_centers[k] ax.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], "w", markerfacecolor=col, marker=".") ax.plot( cluster_center[0], cluster_center[1], "o", markerfacecolor=col, markeredgecolor="k", markersize=6, )ax.set_title("MiniBatchKMeans")ax.set_xticks(())ax.set_yticks(())# 比较KMeans和MiniBatchKMeans结果different = mbk_means_labels == 4ax = fig.add_subplot(1, 3, 3)for k in range(n_clusters): different += (k_means_labels == k) != (mbk_means_labels == k)identical = np.logical_not(different)ax.plot(X[identical, 0], X[identical, 1], "w", markerfacecolor="#bbbbbb", marker=".")ax.plot(X[different, 0], X[different, 1], "w", markerfacecolor="m", marker=".")ax.set_title("Difference")ax.set_xticks(())ax.set_yticks(())plt.show()

Answer 1

【相关推荐】

• 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7624735
• 你也可以参考下这篇文章：python 机器学习
• 您还可以看一下 武鹏老师的Python机器学习课程中的 安装Python小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: python机器学习中的 准备数据 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  import numpy as np
  import urllib.request
  
  """
      下载数据
      dataset前2行数据
      >>> dataset[:2]
      array([[   6.   ,  148.   ,   72.   ,   35.   ,    0.   ,   33.6  ,
             0.627,   50.   ,    1.   ],
         [   1.   ,   85.   ,   66.   ,   29.   ,    0.   ,   26.6  ,
             0.351,   31.   ,    0.   ]])
      >>> 
  """
  
  url = """http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data"""
  raw_data = urllib.request.urlopen(url)
  # 数据集
  dataset = np.loadtxt(raw_data , delimiter=",")
  # 输出数据前两行作为范例
  
  print("数据前2行：")
  print(dataset[:2])
  
  X = dataset[:,:8]
  Y = dataset[:,8]
  
  print("=================================")

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