聚类分析在多维数据如何实现_CDA答疑社区

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詹惠儿

2019-02-17 阅读量: 708

聚类分析在多维数据如何实现

聚类分析：

由于我们拥有的数据基于不同类型动物的特征，我们可以使用一些众所周知的聚类技术将动物分类到不同的组（聚类）或亚组，即KMeans聚类，DBscan，分层聚类和KNN（K-最近的邻居）聚类。为简单起见，在这种情况下，KMeans聚类应该是更好的选择。使用K均值群集技术群集的数据可以使用来实现KMeans的模块cluster class的sklearn库如下：

# from sklearn.cluster import KMeans

clusters = 7

kmeans = KMeans(n_clusters = clusters)

kmeans.fit(zoo_data)

print(kmeans.labels_)

整体集群惯性为119.70392382759556。该值存储在kmeans.inertia_变量中。

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