KMeansの使い方(sklearn) k-平均法



Python
Pythonとは
基本的な使い方
IDLE

Jupyter Notebook

Markdown

コマンドプロンプトで実行

仮想環境の構築

仮想環境でIDLEを実行

ライブラリのインストール
pipの使い方

numpy , matplotlib等

graphviz

pytorch

Mecab

Pythonの関数:一覧
共通関数
append , extend

class

copy

csv.reader

csv.writer

def , return

dict , defaultdict

enumerate

exit

for

if

import

in

input

lambda

len

list

min/max

OrderedDict

open/close

os

pickle

print

range

re.split

read/readline

round/floor/ceil

split

sys.argv

time

while

write

zip

・特殊メソッド
 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

正規表現、メタ文字

データの型の種類

四則演算 (+ , - , * , /)

コメントアウト (# , ''')

numpy
append

arange

argmax/argmin

array

asfarray

astype , dtype

digitize

dot

hstack/vstack

linalg.solve

linspace

max,min

mean

meshgrid

mgrid

ndim

ndmin

pad

poly1d

polyfit

prod

random

reshape

savetxt/loadtxt

shape

std

transpose

where

zeros/zeros_like

scipy
expit

imread

interpolate

matplotlib
imshow

figure

pcolormesh

plot

quiver

scatter

scikit-learn
GaussianNB

KMeans

KNeighborsClassifier

SVC

tree

chaospy

keras

chainer

chainerrl

pytorch
BCELoss , MSELoss

Embedding

device

Sequential

Dataset, Dataloader

RNN, LSTM

OpenAI gym
Blackjack-v0

CartPole-v0

tkinter
frame, grid

画像表示

画像を切り取り表示

画像を保存

目的別
ステップ関数

1 of K 符号化法

線形補間

配列に番号をつける

ベクトル場を描く

線形回帰, 多項式回帰


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

関連記事一覧



Python
Pythonとは
基本的な使い方
IDLE

Jupyter Notebook

Markdown

コマンドプロンプトで実行

仮想環境の構築

仮想環境でIDLEを実行

ライブラリのインストール
pipの使い方

numpy , matplotlib等

graphviz

pytorch

Mecab

Pythonの関数:一覧
共通関数
append , extend

class

copy

csv.reader

csv.writer

def , return

dict , defaultdict

enumerate

exit

for

if

import

in

input

lambda

len

list

min/max

OrderedDict

open/close

os

pickle

print

range

re.split

read/readline

round/floor/ceil

split

sys.argv

time

while

write

zip

・特殊メソッド
 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

正規表現、メタ文字

データの型の種類

四則演算 (+ , - , * , /)

コメントアウト (# , ''')

numpy
append

arange

argmax/argmin

array

asfarray

astype , dtype

digitize

dot

hstack/vstack

linalg.solve

linspace

max,min

mean

meshgrid

mgrid

ndim

ndmin

pad

poly1d

polyfit

prod

random

reshape

savetxt/loadtxt

shape

std

transpose

where

zeros/zeros_like

scipy
expit

imread

interpolate

matplotlib
imshow

figure

pcolormesh

plot

quiver

scatter

scikit-learn
GaussianNB

KMeans

KNeighborsClassifier

SVC

tree

chaospy

keras

chainer

chainerrl

pytorch
BCELoss , MSELoss

Embedding

device

Sequential

Dataset, Dataloader

RNN, LSTM

OpenAI gym
Blackjack-v0

CartPole-v0

tkinter
frame, grid

画像表示

画像を切り取り表示

画像を保存

目的別
ステップ関数

1 of K 符号化法

線形補間

配列に番号をつける

ベクトル場を描く

線形回帰, 多項式回帰