要将libsvm数据文件加载到numpy数组中,用于scikit-learn中的k-means聚类,可以按照以下步骤进行操作:
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_svmlight_file
load_svmlight_file
函数加载libsvm数据文件:data, labels = load_svmlight_file('path_to_file.libsvm')
path_to_file.libsvm
是libsvm数据文件的路径。
X = data.toarray()
X
是包含数据特征的numpy数组。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=K)
kmeans.fit(X_scaled) # 如果进行了预处理,请使用X_scaled代替X
K
是指定的聚类数。
这样,您就可以加载libsvm数据文件并将其用于scikit-learn中的k-means聚类了。
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