from sklearn import datasets #加载数据包
from sklearn.cluster import KMeans #加载KMeans
from sklearn import cross_validation #加载交叉检验,然后处理数据
data=datasets.load_iris()
x=data.data
y=data.target
x_train,x_test,y_train,y_test=cross_validation.train_test_split(x,y,test_size=0.25,
random_state=0,stratify=y)
clu=KMeans(n_clusters=3) #建立模型,选择分成三类
clu.fit(x_train) #训练模型
y_=clu.predict(x_test[:10]) #测试
y_test[:10] #真实结果
'''
y_
Out[23]: array([0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0, 2, 1])
y_test[:10]
Out[24]: array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 2])
从输出结果中可以看出,KMeans效果还是不错的,都聚成了一类
'''
Python实现KMeans聚类
最新推荐文章于 2023-05-25 09:11:17 发布