python实现kmeans聚类 在Python中聚类后，如何知道哪个样本属于哪一类？

在Python中聚类后，如何知道哪个样本属于哪一类？

首先可以看到聚类后的样本

如果使用Python sklearn中的K-means聚类算法，算法类本身就有一些属性可以知道聚类后的情况。

例如，有一些模型属性，clusterucentersuuuuuux是聚类后得到的聚类中心，标签uuux如上图所示，样本[1.4，0.2]对应第三个类别，聚类结果还有每个类别的聚类中心和每个类别的样本数。这种方法可以用来寻找相应的标签分类。

当然，还有一种预测方法，可以直接输出输入样本的分类标签

代码在GitHub:jiegzhan/multi-class文本分类CNN项目中，就是对客户投诉进行分类，共有11个分类。在这个项目中，文本由单词嵌入表示。

如何用python对文本进行聚类？

Python机器学习包内的集群提供了很多聚类算法，其中ward_uu3;Tree实现了凝聚层次聚类算法。但是我不明白树的返回值是什么意思，所以我决定寻找另一种方法来实现它。经过搜索，我们发现scipy.cluster.hierarchy层次结构. fclusterdata可以实现层次聚类。

pythonscipy怎么做层次聚类？

RDD转换和操作只能由驱动程序调用，而不能在其他转换中调用。

所有应用程序 cast=sc.广播（mapingsuuuapp）

所有类型uutersubcast=sc.广播（地图类型）

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