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，还有一个predict方法，可以直接输出输入样本的分类标签

学习Python与年龄无关。去年，我33岁的时候在openstack上学习Python。在我的职业生涯中，我学过几种语言，包括C、C、PHP和python。

就学习内容而言，我认为学习一门语言主要包括两个方面：

1）语言本身的语法，其实内容很少

2）与语言相关的系统库和第三方库，内容多，难度大

另外，我的经验是如何学好一门语言的实践，实践包括两个方面：

1）阅读更多的代码，你可以看到更好的开源项目，如openstack或Django等。

2）编写更多的代码。如果你的工作中有项目，如果没有，你可以写一些小项目。例如，开发一个python版本的redis。

29岁想学python，有哪些建议？

对于Python学习者来说，他们需要掌握以下技术

网络编程。网络编程在生活和发展中无处不在。哪里有通信，哪里就有网络。它可以称为一切发展的“基石”。对于所有的编程开发人员来说，我们必须知道它是什么，为什么是这样，所以网络部分将从协议、包、解包等底层进行深入的分析。

2. 爬虫开发。所有网络数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集和处理。爬虫开发项目包括跨越式反爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并对scrapy框架的源代码进行分析，了解其原理，实现定制的爬虫框架。

3. 网络开发。Web开发包括前端和后端两部分。前端部分将您从“黑白”带到“彩色”世界，而动态网页的后端部分则是手工开发的。它需要你从10行代码到n百万行代码来实现和使用你自己的微网框架。对框架的解释涵盖了数据、组件、安全性和其他领域的知识。它可以从底层了解其工作原理，控制任何行业主流的web框架环境。

4. It自动化发展。It运维自动化是根据It服务需求，将静态设备结构转化为动态弹性响应的一组策略。目的是减少人工干预，降低人员成本和出错概率。从设计层面、框架选择、灵活性、可扩展性、故障处理，以及如何优化与各大互联网公司的实际案例的联系，如fortress machine、CMDB、全网监控、主机管理等，可以带您开发出企业中最常用的项目。财务分析。财务分析包括学习财务知识和python相关模块。它带你从金融小白到量化交易策略的发展。学习内容包括numpypandasSciPy数据分析模块和其他常用的金融分析策略，如“双倍移动平均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“双刺交易策略”等，让梦想成真，进入金融行业不再是梦想。

6. 人工智能机器学习。随着人工智能时代的到来，首先介绍了深度机器学习课程。它包括机器学习的基本概念和公共知识，如分类、聚类、回归、神经网络和公共类库，并根据周围的事件作为案例，逐步经过预处理、建模、训练、评价和参数化。人工智能是未来科学技术发展的新趋势。Python作为最重要的编程语言，必将有很好的发展前景。现在也是学习python的好机会。

从事python后端需要学什么技术？

Python作为一种编程语言，近年来通过人工智能得到了迅速的发展。学习python之后，您可以选择以下方向。

1. 后台服务器。现在，这通常与整个堆栈相关联，即所谓的全包前端和后端。在这个方向上，在学习了python的基础知识之后，还需要学习前端知识、数据库知识、Linux系统相关知识，而且几乎所有做后台的人都要使用Linux系统。在学习了这些之后，我们将开始学习后端框架，如flash、Django和tornado。

2. 数据分析。这是目前一个热门的方向。在学习了python的基础知识之后，您需要学习numpy、pandas、Matplotlib、SciPy和其他数据统计分析库。当然，你必须在这方面有一些数学知识。

3. 自动操作和维护。在这个方向上，除了Python基金会，您还必须精通Linux系统。一般来说，你做Linux操作和维护。这一方向对Linux系统提出了更高的学习要求。

4. AI方向。这个方向是当前Python火爆的主要原因。但是这个方向不仅需要Python的基础，而且还需要学习各种算法，对数学有很高的要求。在熟悉了算法之后，我们开始学习各种与人工智能相关的库。这个方向可以细分为许多方向，如计算机视觉、自然语言处理等。你可以学习你想从事的算法和实用库。

学习python之后，有很多方向可供选择。首先，选择一个好的方向，然后继续学习该方向所需的技能。通过做项目指导学习，可以逐步满足工作要求。当然，工作不能停止学习，编程是需要继续学习的。来吧。

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