【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学（18）Scikit-learn机器学习（三）

from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, random_state=42)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1])
plt.title("Blob Clusters")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.grid()
plt.show()

程序输出：

在这里插入图片描述

二、在数据集上调用KMeans聚类算法

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(X)
centers = kmeans.cluster_centers_
print(centers)

程序输出：

[[-2.70981136  8.97143336]   # center 1
 [-6.83235205 -6.83045748]   # center 2
 [ 4.7182049   2.04179676]   # center 3
 [-8.87357218  7.17458342]]  # center 4

四、聚类结果可视化

使用matplotlib库将上述的聚类结果可视化：

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1])
ax.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], s=200, alpha=0.9, color="orange")
plt.title("Cluster Result Illustration")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.grid()
plt.show()

程序输出：

在这里插入图片描述

参考文献 Reference

《Learn Enough Python to be Dangerous——Software Development, Flask Web Apps, and Beginning Data Science with Python》, Michael Hartl, Boston, Pearson, 2023.

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_43031313/article/details/138374814 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1786762718267707392.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

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