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我在一个数据集上使用了K-Means聚类，我找到了7个聚类，但我无法绘制这些聚类。请在下面找到我使用的代码：fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
plt.scatter(general_population_scaled[kmeans.labels == 0, 0], general_
浏览 75提问于2020-05-12得票数 0
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我正在尝试使用python实现K-means聚类。cluster_std=0.60, random_state=0)我有自定义数组函数，如何在make_blobs函数中传递我的自定义数组
浏览 1提问于2017-10-27得票数 1
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我有一个有6列的数据集，在使用KMEAN之后，我需要在聚类后可视化绘图。我有六个簇。我该怎么做呢？这是我的Kmeans集群代码：scaler = StandardScaler()kmeans.fit(scaled_features)
y_kmeans = kme
浏览 42提问于2021-05-12得票数 1
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我有一些未标记的数据，有15个属性和30161个实例。我将70%的数据用于聚类，并将这些数据聚为2个聚类。我还在集群之后添加了一个列，名为“<=50k”的列是label列。现在，除了标签列之外，我还需要绘制这些数据，如何绘制它呢？这是我的代码和数据的示例。数据co
浏览 0提问于2018-01-24得票数 0
我有一个数据集，其中包括X1、X2和类标签。我使用Kmeans对这个数据集进行聚类，现在为了绘制结果，我需要在新的聚类中具有相同形状的点；并且在原始类中具有相同颜色的点。y = data.target kmeans = KMeans(n_clusters=2) kmeans.fit(X)rin
浏览 28提问于2019-10-16得票数 0
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我正在使用python scipy.cluster.vq来查找其中的集群。数据中有3个聚类。当我试图绘制数据时，在聚类之后，就没有顺序了。如果能够按给定的相同顺序绘制数据，并将不同的部分划分为不同的组或组，那就太好了。这是我的代码：import matplotlib.pyplot as p
浏览 0提问于2014-08-16得票数 1
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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。：kmeans.fit(features_tsne_32)我有个情节：
浏览 12提问于2021-05-24得票数 0
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我在R中有一个由2列组成的数据集，并试图使用kmeans对数据集进行聚类。我使用的命令是当我绘制结果时，我从图中观察到的是，R只使用收入而不是年龄和收入来聚类数据集我尝试了不同的algorithm、it
浏览 1提问于2015-02-02得票数 0
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如何应用集成聚类方法？
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我需要使用集成聚类方法，在我的数据集中使用python。我已经通过使用scikit学习库应用了k-均值聚类。我还应用了不同的分类方法，也发现了集成分类方法在科学学习中的应用.现在我感到困惑的是，在scikit中是否存在用于集成聚类的库，或者我如何将集成聚类方法应用于我的<em
浏览 0提问于2018-02-03得票数 0
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我使用使用R的k-means聚类，并将数据集划分为两个聚类 clus.data <- df[,1:14]heart.cluster <- kmeans(clus.data,2) 如何绘制带有集群的图形来查看它们？
浏览 55提问于2020-11-18得票数 0
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我有一个数据集，我需要以一种方式对其进行聚类和显示，其中同一聚类中的元素应该看起来更接近。该数据集基于研究研究，具有大约16行(条目)和大约50个特征。我确实同意这不是一个理想的数据集，但不幸的是，这就是目前的情况。在对数据集进行规范化之后，我首先对其应用了KMeans。同时，我还尝试使用TSNE将数据映
浏览 11提问于2018-02-01得票数 1
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我有一个文档数据集，我将其转换为矩阵并运行k-means聚类，如何绘制图形以显示具有矩阵的聚类？k<-5plot(m3, col = kmeansResult$cluster)
points(kmeansResult$centers, col
浏览 0提问于2014-05-10得票数 2
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我正在尝试聚类902,538个数据点，其中包括纬度和经度，但我似乎无法使其工作！我尝试了各种聚类方法，但我不知道哪些方法不起作用。有什么建议吗？apply(pd.to_numeric)clon = dfnypd['Longitude']kmeans =
浏览 3提问于2018-08-09得票数 0
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我想在R中运行buckshot算法，它结合了hac(层次聚类)和k-means聚类。所以，我想选择k-means的多个中心。例如，一个集群中的一个集群有三个种子。这是我的代码iristr <- read.csv("iristr.CSV", header = TRUE)iristr.m <- as.matrix(iristr[,1:4])
km <- kmeans
浏览 2提问于2016-12-29得票数 0
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多维数据k均值聚类后的主成分分析
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我有以下10个变量的数据集：我想用这个多维数据集来识别集群，所以我尝试使用以下代码来实现k均值聚类算法：data['clusters'] = clustering_kmeans.fit_predict(data)
为了绘制
浏览 9提问于2021-10-24得票数 1
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我有一个300×2的数据矩阵，也就是两个变量的300次观测。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)这提供了一个不错的二维的原始数据，颜色由集群。是否有使用h
浏览 0提问于2018-05-17得票数 0
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我有一个.csv格式的数据集，它看起来像-数据2,1,3, A6,2,2, C2,3,4, A我想将k均值聚类应用于上述数据集.正如我们在上面看到的，三维数据集(X)。在那之后，我想用图表中的一个特定的集群标签来可视化三维的集群。如果需要更多细节，请告知。我已经使用了二维数据集，见下文-
<em
浏览 3提问于2022-07-15得票数 1
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我正在对png映像进行kmeans聚类，并一直使用grid：：grid.raster(映像)绘制它。但我想放一个图例，它在标有值的条形图(从蓝色到红色)中显示强度，实质上表示图像上的强度。下面是我一直在使用的图像，在我执行kmeans聚类之后，希望在它旁边有一个图例，在颜色栏上连续地显示强度。此外，我尝试
浏览 1提问于2019-06-20得票数 1
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我想问如何为同一数据集自动执行多个K均值聚类-我希望在聚类数量发生变化时创建多个K均值聚类，然后使用facet_wrap绘制结果 因此，人们可以看到什么数量的集群似乎是最合适的。我可以这样做，它的代码是非常手工的-它能以某种方式自动化： library(tidyverse)
kme1
浏览 7提问于2020-01-31得票数 0
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所以我打算在pycharm上使用kmeans对一些数据进行聚类，当数据只有几百个时还不错，但当数据超过一千个时，输出就会被打包，我只能看到……不是我的数据的整个标签，如下所示：
提前感谢，并为我的菜鸟问题感到抱歉
浏览 1提问于2020-03-02得票数 0
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