在Python中聚類(lèi)后，如何知道哪個(gè)樣本屬于哪一類(lèi)？首先可以看到聚類(lèi)后的樣本如果使用Python sklearn中的K-means聚類(lèi)算法，算法類(lèi)本身就有一些屬性可以知道聚類(lèi)后的情況。例如，有一些模型

在Python中聚類(lèi)后，如何知道哪個(gè)樣本屬于哪一類(lèi)？

首先可以看到聚類(lèi)后的樣本

如果使用Python sklearn中的K-means聚類(lèi)算法，算法類(lèi)本身就有一些屬性可以知道聚類(lèi)后的情況。

例如，有一些模型屬性，clusterucentersuuuuuux是聚類(lèi)后得到的聚類(lèi)中心，標(biāo)簽uuux如上圖所示，樣本[1.4，0.2]對(duì)應(yīng)第三個(gè)類(lèi)別，聚類(lèi)結(jié)果還有每個(gè)類(lèi)別的聚類(lèi)中心和每個(gè)類(lèi)別的樣本數(shù)。這種方法可以用來(lái)尋找相應(yīng)的標(biāo)簽分類(lèi)。

當(dāng)然，還有一種預(yù)測(cè)方法，可以直接輸出輸入樣本的分類(lèi)標(biāo)簽

代碼在GitHub:jiegzhan/multi-class文本分類(lèi)CNN項(xiàng)目中，就是對(duì)客戶投訴進(jìn)行分類(lèi)，共有11個(gè)分類(lèi)。在這個(gè)項(xiàng)目中，文本由單詞嵌入表示。

如何用python對(duì)文本進(jìn)行聚類(lèi)？

Python機(jī)器學(xué)習(xí)包內(nèi)的集群提供了很多聚類(lèi)算法，其中ward_uu3;Tree實(shí)現(xiàn)了凝聚層次聚類(lèi)算法。但是我不明白樹(shù)的返回值是什么意思，所以我決定尋找另一種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)它。經(jīng)過(guò)搜索，我們發(fā)現(xiàn)scipy.cluster.hierarchy層次結(jié)構(gòu). fclusterdata可以實(shí)現(xiàn)層次聚類(lèi)。

pythonscipy怎么做層次聚類(lèi)？

RDD轉(zhuǎn)換和操作只能由驅(qū)動(dòng)程序調(diào)用，而不能在其他轉(zhuǎn)換中調(diào)用。

所有應(yīng)用程序 cast=sc.廣播（mapingsuuuapp）

所有類(lèi)型uutersubcast=sc.廣播（地圖類(lèi)型）