使用kmeans python的集群和分区的字典
K-means是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为不同的簇。在Python中，可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现K-means算法。
K-means算法的基本思想是通过迭代的方式将数据集划分为K个簇，使得每个样本点与所属簇的质心之间的距离最小化。算法的步骤如下：
- 随机选择K个初始质心。
- 将每个样本点分配到与其最近的质心所属的簇。
- 更新每个簇的质心，即计算每个簇中样本点的均值作为新的质心。
- 重复步骤2和步骤3，直到质心不再发生变化或达到最大迭代次数。
K-means算法的优势包括简单、高效，并且在处理大规模数据集时具有较好的可扩展性。它可以应用于许多领域，如数据挖掘、图像分割、文本聚类等。
在腾讯云中，可以使用云服务器（CVM）来搭建集群环境，通过创建多个云服务器实例来构建一个K-means集群。同时，可以使用云数据库（CDB）来存储和管理数据，以及使用云监控（Cloud Monitor）来监控集群的运行状态。
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注意事项__：在3个分区<
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K-方法中缺少的簇
、、、
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、、、
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for
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list of clusters [ 2 11 2 2 11 2 2 2 2 2]y_pred,len(y_pred))length list comments 17223然后，我想将属于特定数字的所有注释分组，例如，创建一个以群集号为键的字典，并将其作为属于该特定集群</
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(13834,2701)from sklearn.cluster import KMeans我想提取每个集群中文本的作者，以查看作者是否一致地被分组到同一个集群中。更新：author_cluster =
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sampfreq, data = wavf
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我有一条火花放电的ML管道，看起来像这样，pca =PCA(inputCol=scaler.getOutputCol(), outputCol="pca_output")
pipeline= Pipeline(stages=[scaler, pca, <em
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因此，我已经成功地找到了python中的kmeans算法所需的最佳集群数，但是现在我如何才能找到在python中应用Kmeans之后得到的集群的确切大小呢？这里有一个代码片段centroids,_ = kmeans(data,round(math.sqrt(len(uidarr)/2)))
idx,_
浏览 3提问于2015-12-01得票数 3
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