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楼主: casey_c
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[程序分享] Scikit-Learn 库 K-Means 聚类 [推广有奖]

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casey_c 发表于 2017-7-7 14:31:57 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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以下内容转自 数析学院,只节选了部分,有需要的同学可以直接查看原文


K-Means 聚类是统计机器学习中最经典的聚类算法之一,今天向大家介绍在 Python 中使用 Scikit-Learn 相关工具对数据样本进行 K-Means 聚类的方法与技巧。


首先,导入相关的数据运算及可视化工具库:


  1. %matplotlib inline
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. import seaborn as sns; sns.set()  # 设置一个美观的图表样式
  4. import numpy as np
复制代码


利用 Scikit-Learn 中的 make_blobs 工具,构建示例数据:


  1. from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
  2. X, y_true = make_blobs(n_samples=300, centers=4,
  3.                        cluster_std=0.60, random_state=0)
  4. plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=50);
复制代码
1.jpg



可以看到,我们的示例数据集由300个聚类关系相对明显的二维数据样本构成。接下来,我们导入相关的模块,利用 Scikit-Learn 中的 KMeans 工具构建模型对象并进行 K-Means 聚类:


  1. from sklearn.cluster import KMeans
  2. kmeans = KMeans(n_clusters=4)
  3. kmeans.fit(X)
  4. y_kmeans = kmeans.predict(X)
复制代码


利用下图将 K-Means 聚类的结果描绘出来,在图中,不同的颜色代表样本属于不同的聚类簇,而圆形阴影区域则表示簇中心的位置:



  1. plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, s=50, cmap='viridis')

  2. centers = kmeans.cluster_centers_
  3. plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='black', s=200, alpha=0.5);
复制代码
2.jpg


以上内容节选自 数析学院,后文还有不同类型数据的聚类、图片聚类实例等,内容较多,先搬运到这,有需要的同学可以先直接到 数析学院 查看原文
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casey_c 发表于 2017-7-11 10:51:23 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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七色雨 发表于 2017-12-13 20:23:14 来自手机 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
casey_c 发表于 2017-7-7 14:31
以下内容转自 数析学院,只节选了部分,有需要的同学可以直接查看原文


数析学院?

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七色雨 发表于 2017-12-13 20:23:50 来自手机 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
七色雨 发表于 2017-12-13 20:23
数析学院?
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casey_c 发表于 2017-12-15 11:12:11 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
七色雨 发表于 2017-12-13 20:23
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casey_c 发表于 2017-12-15 11:12:13 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
七色雨 发表于 2017-12-13 20:23
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casey_c 发表于 2017-12-15 11:12:17 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
七色雨 发表于 2017-12-13 20:23
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casey_c 发表于 2017-12-15 11:12:17 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
七色雨 发表于 2017-12-13 20:23
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casey_c 发表于 2017-12-15 11:12:17 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
七色雨 发表于 2017-12-13 20:23
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datacademy.io/

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casey_c 发表于 2017-12-15 11:15:51 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
七色雨 发表于 2017-12-13 20:23
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链接是这个 QQ截图20171215111456.jpg
,或者直接百度数析学院

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