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。
使用Python做了聚类后，怎样把结果用R 、K均值聚类 K-Means算法思想简单，效果却很好，是最有名zhidao的聚类算法。聚类算法的步骤如下：1：初始化K个样本回作为初始聚类中心；2：计算每个样本点到K个中心的距离，选择答最近的中心作为其分类，直到所有样本点分类完毕；3：分别计算K个类中所.
用python实现聚类算法 anaconda（python3.6） 为什么用jupyter？因为后面的运行，不会篡改前面的数据。实际上，我打算在一开始的时候，使用随机数据： a=np.random.randn(1，100)[0] 。
python 数据在进行k-means聚类时遇到np.nan， 还可以进行数据聚类吗 遇到nan建议在数据预处理阶段用fillna进行填充，要不然数据不干净容易导致聚类结果不理想
