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从` `sklearn`‘集群标签输出中制作集群列表

sklearn集群标签输出中制作集群列表,可以通过以下步骤完成:

  1. 首先,导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
  1. 准备数据集,假设我们有一个包含多个样本的数据集X,每个样本有多个特征:
代码语言:txt
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X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
  1. 使用KMeans算法对数据进行聚类,指定所需的聚类数量n_clusters
代码语言:txt
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kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)
  1. 获取每个样本所属的聚类标签:
代码语言:txt
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labels = kmeans.labels_
  1. 创建一个字典来存储每个聚类标签对应的样本列表:
代码语言:txt
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clusters = {}
for i, label in enumerate(labels):
    if label not in clusters:
        clusters[label] = []
    clusters[label].append(i)

现在,clusters字典中的键表示聚类标签,对应的值是一个列表,包含属于该聚类的样本的索引。

这是一个简单的示例,展示了如何从sklearn集群标签输出中制作集群列表。在实际应用中,你可能需要根据具体的需求进行适当的调整和扩展。

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