silvergorilla691
New member
## Mã nguồn có nghĩa là Python K
Phân cụm K-Means là một thuật toán học tập không được giám sát phổ biến có thể được sử dụng để tìm các nhóm tự nhiên trong dữ liệu.Đó là một thuật toán đơn giản có thể được thực hiện trong một vài dòng mã.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách triển khai phân cụm K-Means trong Python bằng thư viện Scikit-Learn.Chúng tôi cũng sẽ cung cấp một ví dụ mã nguồn mà bạn có thể sử dụng để tìm hiểu thêm về thuật toán.
### K-means thuật toán phân cụm
Thuật toán phân cụm K-MEANS hoạt động bằng cách lặp lại các điểm dữ liệu cho các cụm cho đến khi các cụm không còn thay đổi.Thuật toán bắt đầu bằng cách chọn ngẫu nhiên các điểm dữ liệu K là trung tâm cụm ban đầu.Sau đó, mỗi điểm dữ liệu được gán cho cụm có trung tâm gần nhất với nó.
Khi tất cả các điểm dữ liệu đã được gán cho các cụm, các trung tâm cụm được tính toán lại.Điều này được thực hiện bằng cách lấy giá trị trung bình của tất cả các điểm dữ liệu trong mỗi cụm.Các điểm dữ liệu sau đó được gán lại cho các cụm dựa trên các trung tâm cụm mới.
Quá trình này được lặp lại cho đến khi các trung tâm cụm không còn thay đổi.Tại thời điểm này, thuật toán đã hội tụ và các cụm đã được hình thành.
### K-means phân cụm trong Python
Thư viện Scikit-Learn cung cấp API đơn giản để triển khai phân cụm K-MEAN.Để sử dụng thư viện, trước tiên bạn cần nhập lớp `kmeans`.
`` `Python
từ sklearn.cluster nhập kmeans
`` `
Khi bạn đã nhập lớp `kmeans`, bạn có thể tạo mô hình phân cụm K-MEAN bằng cách gọi hàm tạo` kmeans () `.Hàm tạo có hai đối số: số lượng cụm và trạng thái ngẫu nhiên.
`` `Python
model = kmeans (n_cluster = 3, Random_state = 0)
`` `
Khi bạn đã tạo mô hình phân cụm K-MEANS, bạn có thể lắp mô hình vào dữ liệu của mình bằng cách gọi phương thức `fit ()`.Phương thức `fit ()` có một đối số duy nhất: dữ liệu được phân cụm.
`` `Python
model.fit (dữ liệu)
`` `
Sau khi mô hình phù hợp, bạn có thể sử dụng phương thức `dự đoán ()` để dự đoán nhãn cụm cho các điểm dữ liệu mới.Phương thức `dự đoán ()` có một đối số duy nhất: các điểm dữ liệu được phân cụm.
`` `Python
Labels = model.predict (new_data)
`` `
Biến `nhãn` sẽ chứa các nhãn cụm cho mỗi điểm dữ liệu mới.
### Ví dụ về mã nguồn
Sau đây là một ví dụ mã nguồn cho thấy cách thực hiện phân cụm K-MEAN trong Python bằng thư viện Scikit-LEARN.
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
từ sklearn.cluster nhập kmeans
# Tạo dữ liệu
data = np.array ([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]]))
# Tạo mô hình phân cụm K-Means
model = kmeans (n_cluster = 3, Random_state = 0)
# Lắp mô hình vào dữ liệu
model.fit (dữ liệu)
# Dự đoán nhãn cụm cho các điểm dữ liệu mới
new_data = np.array ([[1, 1], [2, 2], [3, 3]]))
Labels = model.predict (new_data)
# In nhãn cụm
in (nhãn)
`` `
### hashtags
* #Python
* #Machinelearning
* #Clustering
* #Kmeans
* #scikit-Learn
=======================================
## Python K-Means Source Code
K-means clustering is a popular unsupervised learning algorithm that can be used to find natural groupings in data. It is a simple algorithm that can be implemented in a few lines of code.
In this article, we will show you how to implement K-means clustering in Python using the scikit-learn library. We will also provide a source code example that you can use to learn more about the algorithm.
### K-Means Clustering Algorithm
The K-means clustering algorithm works by iteratively assigning data points to clusters until the clusters no longer change. The algorithm starts by randomly choosing k data points to be the initial cluster centers. Then, each data point is assigned to the cluster whose center is closest to it.
Once all of the data points have been assigned to clusters, the cluster centers are recomputed. This is done by taking the mean of all of the data points in each cluster. The data points are then reassigned to clusters based on the new cluster centers.
This process is repeated until the cluster centers no longer change. At this point, the algorithm has converged and the clusters have been formed.
### K-Means Clustering in Python
The scikit-learn library provides a simple API for implementing K-means clustering. To use the library, you first need to import the `KMeans` class.
```python
from sklearn.cluster import KMeans
```
Once you have imported the `KMeans` class, you can create a K-means clustering model by calling the `KMeans()` constructor. The constructor takes two arguments: the number of clusters and the random state.
```python
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
```
Once you have created a K-means clustering model, you can fit the model to your data by calling the `fit()` method. The `fit()` method takes a single argument: the data to be clustered.
```python
model.fit(data)
```
After the model has been fit, you can use the `predict()` method to predict the cluster labels for new data points. The `predict()` method takes a single argument: the data points to be clustered.
```python
labels = model.predict(new_data)
```
The `labels` variable will contain the cluster labels for each of the new data points.
### Source Code Example
The following is a source code example that shows how to implement K-means clustering in Python using the scikit-learn library.
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# Create the data
data = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]])
# Create the K-means clustering model
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
# Fit the model to the data
model.fit(data)
# Predict the cluster labels for new data points
new_data = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
labels = model.predict(new_data)
# Print the cluster labels
print(labels)
```
### Hashtags
* #Python
* #Machinelearning
* #Clustering
* #Kmeans
* #scikit-learn
Phân cụm K-Means là một thuật toán học tập không được giám sát phổ biến có thể được sử dụng để tìm các nhóm tự nhiên trong dữ liệu.Đó là một thuật toán đơn giản có thể được thực hiện trong một vài dòng mã.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách triển khai phân cụm K-Means trong Python bằng thư viện Scikit-Learn.Chúng tôi cũng sẽ cung cấp một ví dụ mã nguồn mà bạn có thể sử dụng để tìm hiểu thêm về thuật toán.
### K-means thuật toán phân cụm
Thuật toán phân cụm K-MEANS hoạt động bằng cách lặp lại các điểm dữ liệu cho các cụm cho đến khi các cụm không còn thay đổi.Thuật toán bắt đầu bằng cách chọn ngẫu nhiên các điểm dữ liệu K là trung tâm cụm ban đầu.Sau đó, mỗi điểm dữ liệu được gán cho cụm có trung tâm gần nhất với nó.
Khi tất cả các điểm dữ liệu đã được gán cho các cụm, các trung tâm cụm được tính toán lại.Điều này được thực hiện bằng cách lấy giá trị trung bình của tất cả các điểm dữ liệu trong mỗi cụm.Các điểm dữ liệu sau đó được gán lại cho các cụm dựa trên các trung tâm cụm mới.
Quá trình này được lặp lại cho đến khi các trung tâm cụm không còn thay đổi.Tại thời điểm này, thuật toán đã hội tụ và các cụm đã được hình thành.
### K-means phân cụm trong Python
Thư viện Scikit-Learn cung cấp API đơn giản để triển khai phân cụm K-MEAN.Để sử dụng thư viện, trước tiên bạn cần nhập lớp `kmeans`.
`` `Python
từ sklearn.cluster nhập kmeans
`` `
Khi bạn đã nhập lớp `kmeans`, bạn có thể tạo mô hình phân cụm K-MEAN bằng cách gọi hàm tạo` kmeans () `.Hàm tạo có hai đối số: số lượng cụm và trạng thái ngẫu nhiên.
`` `Python
model = kmeans (n_cluster = 3, Random_state = 0)
`` `
Khi bạn đã tạo mô hình phân cụm K-MEANS, bạn có thể lắp mô hình vào dữ liệu của mình bằng cách gọi phương thức `fit ()`.Phương thức `fit ()` có một đối số duy nhất: dữ liệu được phân cụm.
`` `Python
model.fit (dữ liệu)
`` `
Sau khi mô hình phù hợp, bạn có thể sử dụng phương thức `dự đoán ()` để dự đoán nhãn cụm cho các điểm dữ liệu mới.Phương thức `dự đoán ()` có một đối số duy nhất: các điểm dữ liệu được phân cụm.
`` `Python
Labels = model.predict (new_data)
`` `
Biến `nhãn` sẽ chứa các nhãn cụm cho mỗi điểm dữ liệu mới.
### Ví dụ về mã nguồn
Sau đây là một ví dụ mã nguồn cho thấy cách thực hiện phân cụm K-MEAN trong Python bằng thư viện Scikit-LEARN.
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
từ sklearn.cluster nhập kmeans
# Tạo dữ liệu
data = np.array ([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]]))
# Tạo mô hình phân cụm K-Means
model = kmeans (n_cluster = 3, Random_state = 0)
# Lắp mô hình vào dữ liệu
model.fit (dữ liệu)
# Dự đoán nhãn cụm cho các điểm dữ liệu mới
new_data = np.array ([[1, 1], [2, 2], [3, 3]]))
Labels = model.predict (new_data)
# In nhãn cụm
in (nhãn)
`` `
### hashtags
* #Python
* #Machinelearning
* #Clustering
* #Kmeans
* #scikit-Learn
=======================================
## Python K-Means Source Code
K-means clustering is a popular unsupervised learning algorithm that can be used to find natural groupings in data. It is a simple algorithm that can be implemented in a few lines of code.
In this article, we will show you how to implement K-means clustering in Python using the scikit-learn library. We will also provide a source code example that you can use to learn more about the algorithm.
### K-Means Clustering Algorithm
The K-means clustering algorithm works by iteratively assigning data points to clusters until the clusters no longer change. The algorithm starts by randomly choosing k data points to be the initial cluster centers. Then, each data point is assigned to the cluster whose center is closest to it.
Once all of the data points have been assigned to clusters, the cluster centers are recomputed. This is done by taking the mean of all of the data points in each cluster. The data points are then reassigned to clusters based on the new cluster centers.
This process is repeated until the cluster centers no longer change. At this point, the algorithm has converged and the clusters have been formed.
### K-Means Clustering in Python
The scikit-learn library provides a simple API for implementing K-means clustering. To use the library, you first need to import the `KMeans` class.
```python
from sklearn.cluster import KMeans
```
Once you have imported the `KMeans` class, you can create a K-means clustering model by calling the `KMeans()` constructor. The constructor takes two arguments: the number of clusters and the random state.
```python
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
```
Once you have created a K-means clustering model, you can fit the model to your data by calling the `fit()` method. The `fit()` method takes a single argument: the data to be clustered.
```python
model.fit(data)
```
After the model has been fit, you can use the `predict()` method to predict the cluster labels for new data points. The `predict()` method takes a single argument: the data points to be clustered.
```python
labels = model.predict(new_data)
```
The `labels` variable will contain the cluster labels for each of the new data points.
### Source Code Example
The following is a source code example that shows how to implement K-means clustering in Python using the scikit-learn library.
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# Create the data
data = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]])
# Create the K-means clustering model
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
# Fit the model to the data
model.fit(data)
# Predict the cluster labels for new data points
new_data = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
labels = model.predict(new_data)
# Print the cluster labels
print(labels)
```
### Hashtags
* #Python
* #Machinelearning
* #Clustering
* #Kmeans
* #scikit-learn
