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

圖像識別和顏色壓縮是兩個不同的任務。就圖像識別而言，“識別”本身應該是一項分類任務。它需要建立相應的圖像和標簽的訓練集，然后利用機器學習算法（或流行的深度學習方法）建立模型并對圖像進行識別。聚類方法只能對未標記的數(shù)據(jù)進行初步聚類。我想知道你能否更具體地描述一下這個問題。