KMeans

Кластеризация методом k-средних.

СигнатураKMeans(n_clusters=8, random_state=None, n_init='auto')

Разбивает данные на n_clusters групп, минимизируя расстояния до центроидов. Метки кластеров доступны в labels_, центры — в cluster_centers_. Признаки желательно масштабировать.

from sklearn.cluster import KMeans

km = KMeans(n_clusters=3, random_state=42, n_init='auto')
km.fit(X)
print(km.labels_[:10])
← Все записи: scikit-learn
Поддержать проект