机器学习-聚类

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习-聚类相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

机器学习-聚类

参考博客
基于划分kmeans
https://zhuanlan.zhihu.com/p/136498094

基于dbscan:参考博主:胡言欢
代码:
1、导入相关库

from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn import metrics 
import numpy as np

2、加载数据

wine = load_wine()
data = wine['data']
target = wine['target']

3、使用dbscan模型训练并预测

clustering = DBSCAN(eps=4, min_samples=2).fit(data)
clustering.labels_

4、评价得分

score = metrics.silhouette_score(data,clustering.labels_) 
print(score)

学习交流使用,侵权删。

以上是关于机器学习-聚类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

机器学习中分类与聚类的本质区别

机器学习:聚类算法简介

机器学习聚类算法总结

Stanford机器学习---第九讲. 聚类

python大战机器学习——聚类和EM算法

Python机器学习——Agglomerative层次聚类