sklearn聚类算法 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，它可以直接输出输入样本的类标签
函数[labels]=kmeansu聚类（data，k）
[num，~]=size（data）
ind=randperm（num）
ind=ind（1:k）
centers=data（ind，：）
d=inf
labels=nan（num，1）
whiled>0
labels0=labels
dist pdist2（data，centers）
[~，labels]=min（dist，[]，2）
d=sum（labels0~=labels）
fori=1:k
centers（i，：）=mean（data（labels==i，：），1）
结束
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sklearn聚类算法 sklearn模型保存和载入 sklearn 层次聚类
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