python中运行错误，关于聚类算法出现的nan值问题
在Python中聚类后，如何知道哪个样本属于哪一类？ 首先，聚类之后是可以看到样本的如果你使用python sklearn中的聚类算法K-Means，那么这个算法类本身是带有一些属性可以知道聚类之后的情况。比如，有一些模型的属性，cluster_centers_是获取聚类之后的聚类中心点，labels_则是获取每个样本的标签类别的如上图，可以看到样本[1.4，0.2]对应的是第三类，聚类结果还会有每一个类别的聚类中心和每一类别的样本数量。可以通过这种方法找到样本对应的标签分类。当然，还有一种predict方法，可以直接把输入的样本的类别标签输出
k-means聚类算法python实现，导入的数据集有什么要求 一，K-Means聚类算法原理k-means 算法接受参数 k然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
【python】基于sklearn的聚类算法的比较，本文，通过同一个例子，来介绍klear里面给定的聚类算法，并对分类结果加以对比。
用python2.7做kmeans聚类算法怎么导入数据 指定文件名问题描述：一堆二维数据，用kmeans算法对其进行聚类，下面例子以分k=3为例。原数据：1.5，3.12.2，2.93，42，115，2543，1332，420，08，912，59，1211，822，3324，25实现代码：[python]view plain copycoding：utf-8from numpy import*import stringimport mathdef loadDataSet(filename)：dataMat=[]fr=open(filename)for line in fr.readlines()：element=line.strip('\\n').split('，')number=[]for i in range(len(element))：number.append(string.atof(element[i]))dataMat.append(number)return dataMatdef distEclud(vecA，vecB)：count=len(vecA)s=0.0for i in range(0，count)：s=s+power(vecA[i]-vecB[i]，2)return sqrt(s)def clusterOfElement(means，element)：min_dist=distEclud(means[0]，element)lable=0for index in range(1，len(means))：dist=distEclud(means[index]，element)if(dist)：min_dist=distlable=indexreturn labledef getMean(cluster)：#cluster=[[[1，2]，[1，2]，[1，2].]，[[2，1]，[2，1]，[2，1]，[2，1].]]num=len(cluster)#1个簇的num，如上为3个res=[]temp=0dim=len(cluster[0])for i in range(0，dim)。
python对数据进行聚类怎么显示数据分类 将其整理成数据集为：[[1，0，\"yes\"]，[1，1，\"yes\"]，[0，1，\"yes\"]，[0，0，\"no\"]，[1，0，\"no\"]]算法过程：1、计算原始的信息熵。2、依次计算数据集中每个样本的每个特征的信息熵。3、比较不同特征信息熵的大小，选出信息熵最大的特征值并输出。运行结果：col：0 curInfoGain：2.37744375108 baseInfoGain：0.0col：1 curInfoGain：1.37744375108 baseInfoGain：2.37744375108bestInfoGain：2.37744375108 bestFeature：0结果分析：说明按照第一列，即有无喉结这个特征来进行分类的效果更好。思考：1、能否利用决策树算法，将样本最终的分类结果进行输出？如样本1，2，3属于男性，4属于女性。2、示例程序生成的决策树只有一层，当特征量增多的时候，如何生成具有多层结构的决策树？3、如何评判分类结果的好坏？在下一篇文章中，我将主要对以上三个问题进行分析和解答。如果您也感兴趣，欢迎您订阅我的文章，也可以在下方进行评论，如果有疑问或认为不对的地方，您也可以留言，我将积极与您进行解答。完整代码如下：from math import log计算信息熵def calcEntropy(dataset)：diclabel={}#标签字典，用于记录每个分类标签出现的次数for record in dataset：label=record。
python scipy怎么做层次聚类 Python机器学习包里面的cluster提供了很多聚类算法，其中ward_tree实现了凝聚层次聚类算法。但是没有看明白ward_tree的返回值代表了什么含义，遂决定寻找别的实现方式。经过查找，发现scipy.cluster.hierarchy.fclusterdata能够实现层次聚类。
在大数据分析中哪些聚类算法是最常使用的？ 聚类算法那么多，并不清楚具体哪些才是真正用的到的，不能够选择性的学习.
