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python怎么使用kmeans聚類的包

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Python 有很多包可以用來實現 KMeans 聚類,其中比較常用的包有 scikit-learnKMeans。下面是使用這兩個包進行 KMeans 聚類的示例代碼:

使用 scikit-learn 包:

from sklearn.cluster import KMeans

# 創建 KMeans 模型,設置聚類個數為 k 
kmeans = KMeans(n_clusters=k)

# 訓練模型
kmeans.fit(data)

# 預測樣本的聚類標簽
labels = kmeans.predict(data)

# 獲取聚類的中心點
centers = kmeans.cluster_centers_

使用 KMeans 包:

from kmodes.kmodes import KModes

# 創建 KModes 模型,設置聚類個數為 k 
km = KModes(n_clusters=k, init='Huang', n_init=5, verbose=1)

# 訓練模型
clusters = km.fit_predict(data)

# 獲取聚類的中心點
centers = km.cluster_centroids_

這是兩個不同的包,scikit-learn的 KMeans 適用于數值型數據,kmodes.kmodes的 KModes 適用于離散型數據。根據你的數據類型選擇合適的包進行聚類。

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