Python 3.x 如何获得k均值聚类中每个质心的值?
我有一个csv文件,如下所示Python 3.x 如何获得k均值聚类中每个质心的值?,python-3.x,pandas,scikit-learn,k-means,Python 3.x,Pandas,Scikit Learn,K Means,我有一个csv文件,如下所示 date mse 2018-02-11 14.34 2018-02-12 7.24 2018-02-13 244.5 2018-02-14 3.5 2018-02-16
date mse
2018-02-11 14.34
2018-02-12 7.24
2018-02-13 244.5
2018-02-14 3.5
2018-02-16 12.67
2018-02-21 45.66
2018-02-22 15.33
2018-02-24 98.44
2018-02-26 23.55
2018-02-27 45.12
2018-02-28 78.44
2018-03-01 34.11
2018-03-05 23.33
2018-03-06 127.45
... ...
... ...
现在我想得到两个簇,这样我就知道哪个簇的值以及它们的平均值
现在它通常需要两个参数或一组值。因为我只关心mse
值和它周围的一个簇,所以我将另一个参数作为range传递,它的大小与mse值的大小相同。这就是我所做的
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
df = pd.read_csv("generate_csv/all_data_device.csv", parse_dates=["date"])
df = df[df['mse'].values < 15000]
f1 = df['mse'].values
# generate another list of equal size
f2 = list(range(0, len(f1)))
X = np.array(list(zip(f1, f2)))
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(X)
labels = kmeans.predict(X)
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
ax.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='*', c='#050505', s=1000)
plt.title('K Mean Classification (mse < 15000)')
plt.show()
但是我想要每个质心的值。换句话说,因为质心代表每个簇下所有mse值的平均值,我想要每个簇的平均值。我该怎么做呢?
kmeans.cluster\u centers\u.ravel()
-将给你一个质心坐标向量(1D)(每个簇一个坐标[1D])@MaxU我想要质心的mse值,因为质心存储该簇下所有mse值的平均值。我如何才能做到这一点?kmeans.cluster\u centers\u
/kmeans.cluster\u centers\u.ravel()如果你需要一些不同的东西,请发布你想要的数据set@MaxU好吧,这就是我错的地方,明白了!你可以将此作为答复,我将接受。
# Centroid coordinates
centroids = kmeans.cluster_centers_
print(centroids)