使用kmeans聚类算法进行预测

炼丹师666

于 2019-12-19 15:39:07 发布

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分类专栏：算法机器学习案例

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使用kmeans聚类算法进行预测

如何寻找K值，可以通过轮廓系数来筛选判断比较


# 라이브러리를 임포트합니다.
from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
features = iris.data

# 标准化
scaler = StandardScaler()
features_std = scaler.fit_transform(features)

# 创建KMeans 对象
cluster = KMeans(n_clusters=3, random_state=0, n_jobs=-1)

# 你和训练
model = cluster.fit(features_std)
# 查看预测的类
model.labels_
array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,