【技术干货】菜菜的机器学习sklearn06 - 聚类算法与KMeans

P11 6 3.1.3中04:57 中ith_cluster_silhouette_values = sample_silhouette_values【cluster_labels == i】; 最好在后面加个copy()。另外新版的matplotlib.cm中nipy_spectral好像被移除了,参考https://stackoverflow.com/questions/51452112/how-to-fix-cm-spectral-module-matplotlib-cm-has-no-attribute-spectral

♥ 2

想听小波分析[笑哭][笑哭]up主考虑出一个吗

♥ 2 ↩ 5

[给心心]sklearn公开课是正课内容的「节选内容」，领取课件/获取完整版内容，请加vx号littlelion1206~ 爱你们哟~[OK]

你好，K值确定中CH就可以直接判断K值了，为什么不直接用CH呢？

↩ 1

有没有内置方法直接获取每个cluster中 元素到达最终质心的距离？

讲得太太太好了姐

请问centers究竟是什么意思？产生初始数据的中心点的个数吗？

↩ 6

蔡蔡老师，小白不懂就问，我可以用聚类分析的结果作为随机森林分类的标签嘛？[思考][思考]

讲的很细[鸡腿]

最后案例的轮廓系数找最佳n_clusters 的代码谁有啊？ 加了助手，但是找到的资料和视频不匹配

↩ 2

UP主你好，我扫了二维码，也加了小可爱客服，但是没有把我拉进去，请问下能帮忙拉下吗

↩ 1

老师，回复k怎么加不了群

↩ 1

这节看完了，算是打个卡吧，了解了无监督学习中的聚类算法k-means的工作原理，使用轮廓相似度来进行模型评估，虽然具体算法实现还有问题，但有收获还是蛮不错的

菜菜，可以讲解一下为啥SSE不能作为K值的衡量指标？因为网上查到的资料大都说用肘部选择法（这个方法的指标就是SSE误差平方和）来选取相对合适的K值

↩ 1

菜菜啊，pca是无监督学习吧，我没记错的话

↩ 1

请问课件在哪找？

↩ 1

环状数据用什么聚类合适呢

↩ 1

菜菜老师，我现在的X是215*4005的矩阵，然后我有52个这样的X。比如聚6类，我想知道两个X的各自6个类是哪些样本，sklearn.kmeans返回的标签是随机产生，还是标签数字即代表类的结果呢？

↩ 2

菜菜老师，我跟着您敲了一下代码，遇到一个问题，就是在对轮廓系数可视化的时候显示不出来图形，提示(figure size 432*288 with 0 Axes)这是咋回事呢[笑哭]

↩ 2