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

在Python中聚類后，如何知道哪個樣本屬于哪一類？

首先可以看到聚類后的樣本

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

例如，有一些模型屬性，clusterucentersuuuuuux是聚類后得到的聚類中心，標簽uuux如上圖所示，樣本[1.4，0.2]對應第三個類別，聚類結果還有每個類別的聚類中心和每個類別的樣本數(shù)。這種方法可以用來尋找相應的標簽分類。

當然，還有一種預測方法，可以直接輸出輸入樣本的類標簽

最長距離，即定義的類GP和GQ中最遠的兩個樣本之間的距離，就是兩個類之間的距離，計算公式為D（GP，GQ）=max{DIJ∣I∈GP，J∈GQ，P≠Q(mào)}將GP和GQ組合成一個新的類GR時，用最長距離法計算GR與其它類GK（K≠P，Q）之間的距離的公式為d（GR，GK）=max{DIJ∣I∈GR，J∈GK}=max{max{DIJ∣I∈GP，J∈GK}，max{DIJ∣I∈GQ，J∈GK}=max{d（GP，GK），d（GQ，GK）}

最遠距離聚類法的“最遠距離”是什么意思？

對于Python學習者來說，他們需要掌握以下技術

網(wǎng)絡編程。網(wǎng)絡編程在生活和發(fā)展中無處不在。哪里有通信，哪里就有網(wǎng)絡。它可以稱為一切發(fā)展的“基石”。對于所有的編程開發(fā)人員來說，我們必須知道它是什么，為什么是這樣，所以網(wǎng)絡部分將從協(xié)議、包、解包等底層進行深入的分析。

2. 爬蟲開發(fā)。所有網(wǎng)絡數(shù)據(jù)作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數(shù)據(jù)采集和處理。爬蟲開發(fā)項目包括跨越式反爬蟲策略、高性能異步IO、分布式爬蟲等，并對scrapy框架的源代碼進行分析，了解其原理，實現(xiàn)定制的爬蟲框架。

3. 網(wǎng)絡開發(fā)。Web開發(fā)包括前端和后端兩部分。前端部分將您從“黑白”帶到“彩色”世界，而動態(tài)網(wǎng)頁的后端部分則是手工開發(fā)的。它需要你從10行代碼到n百萬行代碼來實現(xiàn)和使用你自己的微網(wǎng)框架。對框架的解釋涵蓋了數(shù)據(jù)、組件、安全性和其他領域的知識。它可以從底層了解其工作原理，控制任何行業(yè)主流的web框架環(huán)境。

4. It自動化發(fā)展。It運維自動化是根據(jù)It服務需求，將靜態(tài)設備結構轉化為動態(tài)彈性響應的一組策略。目的是減少人工干預，降低人員成本和出錯概率。從設計層面、框架選擇、靈活性、可擴展性、故障處理，以及如何優(yōu)化與各大互聯(lián)網(wǎng)公司的實際案例的聯(lián)系，如fortress machine、CMDB、全網(wǎng)監(jiān)控、主機管理等，可以帶您開發(fā)出企業(yè)中最常用的項目。財務分析。財務分析包括學習財務知識和python相關模塊。它帶你從金融小白到量化交易策略的發(fā)展。學習內(nèi)容包括numpypandasSciPy數(shù)據(jù)分析模塊和其他常用的金融分析策略，如“雙倍移動平均線”、“周規(guī)則交易”、“羊駝策略”、“雙刺交易策略”等，讓夢想成真，進入金融行業(yè)不再是夢想。

6. 人工智能機器學習。隨著人工智能時代的到來，首先介紹了深度機器學習課程。它包括機器學習的基本概念和公共知識，如分類、聚類、回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡和公共類庫，并根據(jù)周圍的事件作為案例，逐步經(jīng)過預處理、建模、訓練、評價和參數(shù)化。人工智能是未來科學技術發(fā)展的新趨勢。Python作為最重要的編程語言，必將有很好的發(fā)展前景?，F(xiàn)在也是學習python的好機會。

從事python后端需要學什么技術？

當您問這個問題時，您可能主要懷疑Python的性能。事實上，Python的許多更好的模塊都是用C語言編寫的，例如，numpy是一個常用的Python數(shù)值計算庫，它是用C語言實現(xiàn)的，而且計算機的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作為人工智能產(chǎn)品開發(fā)中最流行的編程語言，人工智能相關產(chǎn)品的開發(fā)自然離不開大數(shù)據(jù)的支持，因此Python能否進行大規(guī)模的數(shù)值計算，毋庸置疑。