27.python机器学习——k-means

27.1 机器学习开发流程

27.2 机器学习模型是什么

  • 定义：通过一种映射关系将输入值到输出值


27.3 机器学习算法分类

  • 监督学习
    • 分类 k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与
    • 随机森林、逻辑回归、神经网络
    • 回归 线性回归、岭回归
    • 标注 隐马尔可夫模型 (不做要求)
  • 无监督学习

    • 聚类 k-means


27.3.1 无监督学习

无监督学习（英语：Supervised learning），可以由输入数据中学到或建立一个模型，并依此模式推测新的结果。输入数据是由输入特征值所组成。

27.3.2 分类问题

27.3.3 回归问题

27.4 实验：聚类-kmeans

In：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

In：

X = np.random.rand(1000,3)

In：

km = KMeans(n_clusters=3)

In：

y = km.fit_predict(X)

In：

km.cluster_centers_  #中心点坐标

out：

array([[0.238751  , 0.41810177, 0.68977702],
       [0.7904263 , 0.49175485, 0.65328186],
       [0.46976168, 0.55723704, 0.1903177 ]])

In：

km.labels_ #预测结果

out：

array([0, 2, 1, 2, 1, 2, 0, 2, 0, 1, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 2,
       0, 2, 0, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 0, 2, 2, 0, 1,
       2, 0, 1, 2, 2, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 0, 2, 0, 0, 1, 2, 1, 2, 2,
       2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 2,
       0, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 2,
       1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 2, 2, 1, 1, 0,
       2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 2, 0, 0, 1, 2, 0, 2, 0,
       1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 2, 2, 0, 0, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 0, 1,
       1, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 1, 2, 1, 2, 0, 0, 2, 1, 0, 2, 0, 0, 1, 0, 2,
       1, 0, 0, 0, 2, 0, 2, 2, 0, 2, 1, 2, 2, 2, 0, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 0,
       2, 2, 2, 2, 0, 0, 2, 1, 2, 2, 1, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1,
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       2, 2, 0, 2, 1, 1, 0, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 1, 2,
       2, 0, 0, 2, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 2, 2, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 0, 1,
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       1, 1, 0, 2, 2, 1, 0, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 0, 1, 1, 1, 0,
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       1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 0, 2, 1, 2, 2, 1, 0, 2, 2, 2,
       0, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 2, 2, 1])

In：

y #0,1,2

out：

array([0, 2, 1, 2, 1, 2, 0, 2, 0, 1, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 2,
       0, 2, 0, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 0, 2, 2, 0, 1,
       2, 0, 1, 2, 2, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 0, 2, 0, 0, 1, 2, 1, 2, 2,
       2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 2,
       0, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 2,
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