我对它的1有一个可靠的估计，但对它的0没有一个可靠的估计。摘自sklearn KMeans文档： init : {‘k-means++’, ‘random’ or an ndarray}
Method for initialization, defaults我想通过ndarray，但我只有1个可靠的质心，而不是2个。 有没有办法最大化K-1质心和第k个质心之间的熵？或者，有没有办法手动初始化
浏览 21提问于2020-11-20得票数 1
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用k均值聚类方法提取蟒蛇的质心？
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我有一些数据在一维数组中，形状为1000，其中包含1000个元素。我在这个数据上应用了k均值聚类，其中10个作为集群的数目。在应用k-均值之后，我得到了每个集群的形状为1000的集群标签(id's)和形状为10的质心。标签数组为每个1000个元素分配0到9之间的值。但是，我希望每个元素都显示它的质心，而不是它的集群id。from sklearn.cluster import KMeans
浏览 1提问于2017-11-14得票数 2
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我认为sklearn kmeans使用假想点作为集群质心。顺便说一句，我并不一定局限于kmeans。以前有没有人遇到过同样的问题？import numpy as np
from sklearn.cluster import
浏览 1提问于2020-01-16得票数 0
我使用k表示聚类，并希望在显示颜色的一侧和中间的中间加上标签，说明它是哪一簇质心，请有人帮忙吗？我尝试了解决办法，但没有帮助。谢谢。我的准则是：
我也试着绘制名字，但效果不太好。#将群集映射到适当的标签cluster_map = {0："0"，1："1"，2："2"，3:"3“，4:"4"，5："5"} #应用映射df‘集群’=df‘集群’. map (Cluster_map)sklearn_pca = PCA(n
浏览 4提问于2022-05-03得票数 0
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我正在通过python中的sklearn进行kmean聚类。我想知道如何更改生成的kmean集群的标签名。我想知道，在默认情况下，是否可以在kmean集群模型中设置不同的集群名称。
浏览 0提问于2020-09-02得票数 0
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我希望使用k-均值聚类来绘制并返回每个集群的质心位置。以下两组xy散点点分为6个团簇。import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeanspd.DataFrame(np.random.randint(-50,50,siz
浏览 2提问于2020-10-26得票数 1
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我想用scikit-learn计算集群的质心向量：import numpy as np
kmeans = KMeans(n_clusters例如，如果X中有三个数据点，并且每个数据点都有一个4d向量X=[[1,2,3,4],[2,3,4,5],[6,7,8,9]]，那么在我使用kmeans计算质心向量之后，它将是centroid_vect
浏览 0提问于2021-03-16得票数 1
我已经使用Kmeans完成了使用sklearn的聚类。虽然它有一种打印质心的方法，但我发现它是相当奇怪的，科学学习没有一个方法来确定星系团的直径(或者说我至今还没有看到它)。对于每个集群以及与集群相关的点，是否有一种简洁的方法来获得这些信息？from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import dataset
浏览 0提问于2018-06-06得票数 2
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我有一个训练有素的Scikit Kmean模型。 当使用模型预测函数时，模型将给定的数据点分配给最近的聚类。(如所料) 让模型将数据点分配给第二个或第三个最近的集群的最简单方法是什么？
浏览 24提问于2019-09-07得票数 1
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= [0.596, 0.825, 1.035]
Python:from sklearn.clusterimport KMeans
idx = kmean
浏览 1提问于2020-10-07得票数 2
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我正在尝试创建一个模型，该模型将使用K均值聚类来预测图像中的主色。我已经建立了所有的数据，但我不确定在拟合模型后如何继续。谢谢 import h5py
test_datax_test/255.0
X_test = x_test.reshap
浏览 3提问于2021-05-26得票数 2
我已经根据从.txt文件导入的数据在Python中构建了Kmeans集群。我已经生成了100个质心，并且有两个用Matplotlib绘制的图形来显示这些质心:一个图形表示点云(起源于.txt文件)、什么代表集群之前的数据，以及另一个包含黑星标记每个质心的图形。我应该做什么来绘制每一个质心在一个特定的颜色随机选择，而不是黑色的恒星？这意味着每一组质心</em
浏览 0提问于2019-01-29得票数 0
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sklearn.cluster import KMeans
x, label = make_blobs(n_samples=3000, n_features=2,")ax.set_ylabel("Y") 我得到以下输出：，但当我试图用以下代码绘制3D集群结果时：from sklearn
浏览 6提问于2021-12-21得票数 1
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我使用kmeans算法来确定数据集中的簇数。在下面的代码中，您可以看到我有多个特性，有些是绝对的，有些则不是。我对它们进行了编码，并对它们进行了缩放，得到了我的最佳集群数。您可以从这里下载数据：from sklearn.preprocessing import
浏览 2提问于2020-08-18得票数 1
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我有一个二维图表示的数据点，如下所示。我的方法是创建一个熊猫数据帧，应用具有2个簇的kmeans，并注意质心。pd 'y': [1,2,1,23,8,8,9,9]})kmeans = KMeans(
浏览 0提问于2018-03-29得票数 0
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我被要求计算每个点到质心的平均距离。已经提供了数据集和集群数量，这似乎是一个非常直截了当的问题(考虑到k-意思集群的作用)，但我似乎找不到一个可行的解决方案。据我所读，最简单的方法是将点到每个质心的距离放在一个numpy数组中，并计算平均值。这就是我在下面所做的。from sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as plt
浏览 0提问于2019-07-11得票数 2
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K-平均距离
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我想找出集群质心和数据点之间的距离，如果这个距离大于到中心点的平均距离的2*std，那么它应该被视为孤立点。我将展示我目前的代码(我非常肯定这是不正确的)，我也会发布一个我一直为质心得到的错误。import numpy as np
浏览 0提问于2020-03-17得票数 0
我通过在数据点取值范围内的每个维度中选择一个随机值来选择我的初始质心。我遇到过这样的情况，这会导致一个或多个这样的质心，最终不会成为任何数据点的隐藏质心。那么，对于下一次迭代，我应该做些什么呢？选一个新的随机值？计算为其他质心的平均值？似乎在最初的算法中没有考虑到这一点，但可能我只是遗漏了一些东西。
浏览 0提问于2012-01-04得票数 4
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