使用 Scikit-learn KMeans 对多维数组进行聚类答案

【问题标题】：Using Scikit-learn KMeans to cluster multi-dimensional arrays使用 Scikit-learn KMeans 对多维数组进行聚类
【发布时间】：2020-02-13 23:30:05
【问题描述】：

我已经搜索了一些关于使用 Scikit-learn 的 KMeans 的教程，但我找不到特定于我的案例的内容。

我有一个由多个对象组成的数组，格式为

{
    name: 'Bob',
    vector: [14,12,15,10,16,16,7,15,7,4,16,13,4,16,13,17,13,13,10,8,14,17,10,16,6,14,16,13,15,17,12,7,14,13,15,10]
}

所以，我有一个这些对象的数组[ {...}, {...}, ... ]

我想使用这些对象的 vector 字段来使用 KMeans 来获取相似项目的集群。

向量值被归一化到 1 到 20 之间。

任何帮助都会很棒。谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

导入库

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

格式化您的 array of these objects 以便 Scikit-learn 的 KMeans 工作

data_for_clustering = [row['vector'] for row in data]
data_for_clustering = np.array(data_for_clustering)

做聚类

kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(data_for_clustering)

获取标签

kmeans.labels_

【讨论】：