為上面的學生分數，聚類成優、良、中、差、四類
主要是聚類後，怎麼把標籤對應到原始資料中去，這裡我們採用掩碼的方式
from sklearn.cluster import kmeans
import pandas as pd
data=pd.read_csv(
"kmeanstest.csv"
,sep=
",")
print
(data)
x =data[
"score"
].to_numpy(
).reshape(-1
,1)kmeans = kmeans(n_clusters=
4, random_state=0)
.fit(x)
y=kmeans.labels_
print
(y)kc=kmeans.cluster_centers_
print
(kc)
kc_list=
sorted
([i for i in kc[:,
0]])
print
(kc_list)
data[
"cluster_center"
]=kc[y]
defmy
(x):
if x==kc_list[0]
:return
"差"elif x==kc_list[1]
:return
"中"elif x==kc_list[2]
:return
"良"else
:return
"優"data[
K Means聚類演算法
k means聚類演算法 intergret kmeans演算法的基本思想是初始隨機給定k個簇中心，按照最鄰近原則把待分類樣本點分到各個簇。然後按平均法重新計算各個簇的質心，從而確定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移動距離小於某個給定的值。k means聚類演算法主要分為三個步驟 1 第一步是為待聚類...
聚類演算法 K means
演算法接受引數 k 然後將事先輸入的n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足 同一聚類中的物件相似度較高 而不同聚類中的物件相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得乙個 中心物件 引力中心 來進行計算的。k means演算法是最為經典的基於劃分的聚類方法，是十大經典資料探勘演...
模糊kmeans聚類
首先介紹乙個，fuzzykmeans演算法的主要思想 模糊均值聚類 fcm 即眾所周知的模糊isodata，是用隸屬度確定每個資料點屬於某個聚類的程度的一種聚類演算法。1973年，bezdek提出了該演算法，作為早期硬均值聚類 hcm 方法的一種改進。fcm把 n 個向量 xi i 1,2,n 分為...