　

KMeansの使い方(sklearn)　k-平均法

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公開日:2020/5/12　　　　　　　　　

■説明
k-means(k-平均法)によるクラスタリングを実施します。scikit-learn等の各種ライブラリのインストールはこちら。

■具体例

from sklearn import tree
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([[5,10],[8,50],[6,10],[10,40],[6,15],[9,40]])  # 対象データ
model = KMeans(n_clusters=2, random_state=100).fit(x)  # k-means実施

plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c=model.labels_)  # 散布図描画
plt.scatter(model.cluster_centers_[:,0], model.cluster_centers_[:,1],s=100, marker='*')
plt.show()

結果は以下のとおり。

＜KMeans関数説明＞
　・ n_clusters：クラスターの数
　・ random_state：乱数のシード(乱数生成の初期パラメータ)。デフォルトはsklearn側で決めた任意値
　・ model.labels_：クラスタリングされた点に対するラベル値
　・ model.cluster_centers_：クラスタ中心の座標

サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと

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