【发布时间】：2016-04-25 08:41:40
【问题描述】：
我将使用 sklearn 为我与我公司的一个项目聚集数据。对于开始部分，我必须证明我能够对数据进行聚类。在 R 中，这对我来说没问题，但是 R 与 HBase 一起使用并不那么容易。我不想拖延，但问题是我不知道数据点在什么时候收到标签。另外，这是一个 3D 图，那么为什么 X (iris.data) 每个数据点有 4 个数字 ([ 5.4 3.9 1.3 0.4])？
我真正需要的是知道哪个数据点对应于哪个集群。我不需要视觉效果。
这是代码（来自here）
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import datasets
np.random.seed(5)
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
estimators = {'k_means_iris_3': KMeans(n_clusters=3),
'k_means_iris_8': KMeans(n_clusters=8),
'k_means_iris_bad_init': KMeans(n_clusters=3, n_init=1,
init='random')}
fignum = 1
for name, est in estimators.items():
fig = plt.figure(fignum, figsize=(4, 3))
plt.clf()
ax = Axes3D(fig, rect=[0, 0, .95, 1], elev=48, azim=134)
plt.cla()
est.fit(X)
labels = est.labels_
ax.scatter(X[:, 3], X[:, 0], X[:, 2], c=labels.astype(np.float))
ax.w_xaxis.set_ticklabels([])
ax.w_yaxis.set_ticklabels([])
ax.w_zaxis.set_ticklabels([])
ax.set_xlabel('Petal width')
ax.set_ylabel('Sepal length')
ax.set_zlabel('Petal length')
fignum = fignum + 1
# Plot the ground truth
fig = plt.figure(fignum, figsize=(4, 3))
plt.clf()
ax = Axes3D(fig, rect=[0, 0, .95, 1], elev=48, azim=134)
plt.cla()
for name, label in [('Setosa', 0),
('Versicolour', 1),
('Virginica', 2)]:
ax.text3D(X[y == label, 3].mean(),
X[y == label, 0].mean() + 1.5,
X[y == label, 2].mean(), name,
horizontalalignment='center',
bbox=dict(alpha=.5, edgecolor='w', facecolor='w'))
# Reorder the labels to have colors matching the cluster results
y = np.choose(y, [1, 2, 0]).astype(np.float)
ax.scatter(X[:, 3], X[:, 0], X[:, 2], c=y)
ax.w_xaxis.set_ticklabels([])
ax.w_yaxis.set_ticklabels([])
ax.w_zaxis.set_ticklabels([])
ax.set_xlabel('Petal width')
ax.set_ylabel('Sepal length')
ax.set_zlabel('Petal length')
plt.show()
【问题讨论】：
标签： python scikit-learn k-means