无监督学习——k-means_手写字体识别（调用api）

谁践踏了优雅 2022-05-16 03:52 93阅读 0赞

from numpy import *
    import pandas as pd
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
    import numpy as np
    
    #读取数据集
    digits_train=pd.read_csv('dataset/optdigits.tra',header=None)
    digits_test=pd.read_csv('dataset/optdigits.tes',header=None)
    len(digits_train)
    
    #切分训练集 特征  标签
    x_train=digits_train[np.arange(64)]
    y_train=digits_train[64]
    
    x_test=digits_test[np.arange(64)]
    y_test=digits_test[64]
    
    #调用sklearn 的k_means算法
    from sklearn.cluster import  KMeans
    kmeans = KMeans(n_clusters=10)
    kmeans.fit(x_train)
    y_predict=kmeans.predict(x_test)
    
    #kmeans模型中的属性
    print('10个簇的中心点:',kmeans.cluster_centers_)
    print('类别标签:',kmeans.labels_)
    
    
    #轮廓系数
    print(kmeans.labels_)
    from sklearn.metrics import silhouette_score
    scores=silhouette_score(x_train,kmeans.labels_ ,metric='euclidean')#所有样本系数的平均值
    print('所有样本的轮廓系数平均值',scores)
    '''
    轮廓系数取值为【-1,1】，其值越大越好，且当值为负时，表明ai>bi,样本被分配到错误的簇中，
    聚类结果不可接受，对于接近0的结果，则表明聚类结果有重叠的情况
    '''

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