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SciPy中如何實(shí)現(xiàn)K均值聚類

小億
91
2024-05-25 12:45:11
欄目: 編程語言

在SciPy中，可以使用scipy.cluster.vq.kmeans函數(shù)來實(shí)現(xiàn)K均值聚類。下面是一個(gè)簡單的例子：

from scipy.cluster.vq import kmeans, vq
import numpy as np

# 生成一些隨機(jī)數(shù)據(jù)
data = np.random.rand(100, 2)

# 定義要聚類的簇的數(shù)量
k = 3

# 使用kmeans函數(shù)進(jìn)行聚類
centroids, distortion = kmeans(data, k)

# 使用vq函數(shù)將數(shù)據(jù)分配到不同的簇中
clusters, _ = vq(data, centroids)

print(clusters)

在上面的例子中，首先生成了一些隨機(jī)數(shù)據(jù)，然后定義了要聚類的簇的數(shù)量。接下來使用kmeans函數(shù)進(jìn)行聚類，得到聚類的中心點(diǎn)和畸變度，最后使用vq函數(shù)將數(shù)據(jù)分配到不同的簇中。

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