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如何绘制kmeans？
、、、
我正在使用一个数据集，并试图学习Kmeans聚类，我正在使用以下代码： import numpy as npimport matplotlib.pyplotas pltPoints = pd.DataFrame()
Points.loc= KMeans(n_clusters=3, init=ClusterCentroidGuesses, n_init=1).fit(Poin
浏览 40提问于2020-04-07得票数 0
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我正在尝试使用MiniBatchKMeans和更大的数据集，并绘制2种不同的属性。我收到了一个Keyerror: 2，我相信我在for循环中出错了，但是我不知道在哪里。有人能帮我看出我的错误是什么吗？fnlwgt']
X.loc[:,0] = Adult.loc[:,'age']kmeans</e
浏览 3提问于2020-04-12得票数 0
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lines above are used to remove some background from image
attempts=1
labels = label.flatten
浏览 0提问于2020-10-06得票数 0
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我想知道如何使用ggplot2绘制此图。bdata，c(25:54)是一个数据框中的30列，每列都有基因表达值，每列都是一个基因。cl <- kmeans(t(bdata[,c(25:54)]), 3)points(cl$centers, col= 1:3, pch = 8, cex=2)
浏览 6提问于2017-12-04得票数 4
我试着用kmeans绘图，但我被卡住了，因为有一列是日期，这造成了很多问题。如何通过这个问题并绘制它？ 提前谢谢你！(100)
print(x)print(y_kmeans4)
print(kmeans</
浏览 18提问于2021-10-27得票数 1
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在抛出这个错误时，我无法绘制K均值的数据，因为它会引发这个错误: TypeError: S散开()缺少一个必需的位置参数：'y‘。下面是我编写的绘制集群的函数：import matplotlib.pyplot as pltcentroids = kmeans.cluster_cen
浏览 0提问于2019-10-04得票数 -1
我找到了一种方法来创建集群，现在我正在尝试找到一种方法来绘制它们。这是我想要绘制集群时得到的错误：y_kmeans = kmeans.fit_predict(x)
plt.show()
我
浏览 8提问于2019-08-20得票数 1
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X, t = make_swiss_roll(n_samples=1000, noise=0.2, random_state=42)kmeans = kmeans.fit(X)# Fitting the input data
labels = kmeans.predict(
浏览 47提问于2020-11-24得票数 0
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我已经将kMeans聚类算法应用于数据挖掘，并获得了每一行的集群标签。我只选择了两个特征。
📷
忽略标签。
浏览 0提问于2020-07-19得票数 2
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我想绘制输出，就像一样。然而，问题是所有的例子都只使用少量的集群，通常是2或3个。如果你想要更多的集群，比如100，你该如何在scipy中绘制kmeans的输出呢？下面是我得到的信息： centroids,_ = kmeans(data,100) #do some
浏览 2提问于2015-03-03得票数 0
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我使用R进行Kmeans聚类，所以我加载库(fpc)，并使用plotcluster方法绘制数据。clus <- kmeans(data, centers = 5)因此绘制了5组粒子，但不同的组使用默认颜色但是我如何改变粒子的颜色呢？在plotcluster函数中有一个名为"col“的参数，但我不知道如何更改它。
浏览 0提问于2015-03-09得票数 0
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我正在尝试为附加的图像绘制图例，但我无法使用下面的查询绘制图例，有人能帮我解决这个问题吗？#Predicted Labels on PCApcadf["kmeans"] = pipe["clusterer"]["kmeans"].labels_
pcadf.columns = ['component_1', 'component_2', &#x
浏览 21提问于2020-12-16得票数 0
[[5 1 1 2] [5 2 1 1] [6 1 0 1]我使用了以下代码来执行k-means聚类 kmeans.fit(combs[j]) labels=kmeans.labels1.5 ]
浏览 4提问于2016-02-20得票数 3
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StandardScaler() init="random", n_init=10,cen_x = [i[0] for i in centroids
浏览 80提问于2021-11-08得票数 1
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条形图的颜色与散点图相同
、、、
我想要创建一个条形图，这样条形图的颜色与以前绘制的散点图的颜色相对应。array = np.random.rand(100,2)kmeans.fit(array)y_kmeans_df.columns = ['Value
浏览 9提问于2020-07-15得票数 2
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我有一组执行KMeans分类的点。如何绘制一个点的颜色是基于它们所属的集群的图呢？编辑:为了澄清，有一组点，我想使用从KMeans.predict()生成的数组的值(从sklearn)来选择每个点的颜色。
浏览 0提问于2016-02-19得票数 1
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使用R中的kmeans函数，我可以用以下方式绘制生成的集群：fit.kmeans <- kmeans(data, 3)
plot(data, col = fit.kmeans或者，是否还有另一个函数可以让我实现不同的聚类方法，并随后绘制出生成的集群？提前谢谢。
浏览 0提问于2018-05-17得票数 0
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当我使用时，我绘制了b臂方法以找到适当数量的KMean集群。在PySpark工作时，我也想做同样的事情。我知道，由于星火的分布式特性，PySpark的功能有限，但是，有办法得到这个数字吗？我使用下面的代码来绘制肘形图，使用弯头方法从sklearn.cluster导入KMeans中找到最优的集群数for i in range(1, 11):
kmeans =KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', max_iter=300
浏览 4提问于2019-05-30得票数 4
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之后，我使用Kmeans对数据进行聚类。最后，我使用海运绘制聚类结果。sklearn.manifold import TSNEfeatures_tsne_32= TSNE(2).fit_transform(standarized_data)kmeans = KMeans(n_clusters=6, **kmeans_kwargs)km_tsne_32
浏览 12提问于2021-05-24得票数 0
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