第4关 sklearn中的k-means （educoder

2024-02-26 16:10
文章标签 sklearn means educoder

本文主要是介绍第4关 sklearn中的k-means （educoder，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

编程要求

        请仔细阅读右侧代码，结合相关知识，在 Begin-End 区域内进行代码补充，完使用 sklearn 中的K-means模型实现红酒聚类任务。

通关代码 ↓

#encoding=utf8
from sklearn.cluster import KMeansdef kmeans_cluster(data):'''input:data(ndarray):样本数据output:result(ndarray):聚类结果'''#********* Begin *********#km = KMeans(n_clusters=3,random_state=888)result = km.fit_predict(data)#********* End *********# return result

（更多通关代码请点击主页）

相关知识

        为了完成本关任务，你需要掌握：1.KMeans。

数据集介绍

        数据集为一份红酒数据，一共有178个样本，每个样本有13个特征，这里不会提供你红酒的标签，你需要自己根据这13个特征对红酒进行聚类，部分数据如下图：

仍在学习路上......接受指正，积极完善

这篇关于第4关 sklearn中的k-means （educoder的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/749435。

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