我已经使用Kmeans和sklearn进行了集群。虽然它有一种打印质心的方法,但我发现很奇怪的是,scikit-learn没有打印出每个集群的聚类点的方法(或者说我到目前为止还没有见过它)。有没有一种巧妙的方法来获得每个簇的聚类点?
我目前有一个相当复杂的代码来做这件事,其中V是数据集:
def getClusterPoints(V, labels):
clusters = {}
for l in range(0, max(labels)+1):
data_points = []
indices = [i for i, x in enumerat
使用Kmeans与TF-以色列国防军矢量器是否有可能在多个集群中得到术语?
下面是示例的数据集:
documents = ["Human machine interface for lab abc computer applications",
"A survey of user opinion of computer system response time",
"The EPS user interface management system",
"Syst
我有如下所示的篮球运动员数据:
Player Weight Height Shots School
A NA 70 23 AB
B 130 62 10 AB
C 180 66 NA BC
D 157 65 22 CD
我想做无监督和有监督(基于高度)的聚类。查看在线资源,我发现我可以使用kmeans进行无监督,但我不知道如何在不丢失大量数据的情况下处理NAs。我也不知道如何处理数量变量“
我已经完成了传统的k均值文本聚类.然而,现在,我需要将我的程序修改为“球形k-表示文本聚类”,但还没有成功。
我已经在网站上寻找解决方案,但仍然无法成功地修改我的程序。下面的资源应该有助于我的项目,但我仍然无法找到一个方法。
这是我的传统K-表示程序:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score
from sklearn.
我正在使用kmeans2算法从枕木到聚类图像中的像素颜色,以获得图像中的最高平均颜色。
我对这个参数的含义感到困惑:
iter : int
Number of iterations of the k-means algrithm to run. Note that this differs in meaning from the iters parameter to the kmeans function.
如果我想要在集群不改变之前运行kmeans算法,我会将iter值设置得很高吗?有办法找到最好的iter值吗?
我已经创建了一个集群并保存了模型,但是我搞不懂我应该如何处理这个模型,以及如何使用它作为分类的一个特性。这种聚类是根据犯罪地点的坐标进行的。在对数据进行聚类后,我想使用聚类模型作为支持向量机的特征。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import numpy as np
import xlrd
import pickle
import tkinter as tk
from tkinter import *
plt.rcParams['figure.figsize'] = (1