5.2_k-means案例分析

手写数字K-Means聚类

最新推荐文章于 2025-08-08 22:05:10 发布

转载最新推荐文章于 2025-08-08 22:05:10 发布 · 484 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/alexzhang92/p/10070288.html

文章标签：

#数据结构与算法 #人工智能

本文演示了在手写数字数据集上使用K-Means算法进行聚类的过程，通过比较真实标签与聚类结果，评估聚类效果，并展示了轮廓系数的计算。

k-means案例分析

手写数字数据上K-Means聚类的演示

from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.cluster import KMeans

def kmeans():
    """
    手写数字聚类过程
    :return: None
    """
    # 加载数据

    ld = load_digits()

    print(ld.target[:20])


    # 聚类
    km = KMeans(n_clusters=810)

    km.fit_transform(ld.data)

    print(km.labels_[:20])

    print(silhouette_score(ld.data,km.labels_))

    return None



if __name__=="__main__":
    kmeans()