<Course> Machine learning Chapitre 6: Algorithme 2 (k-means)

Apprentissage automatique

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Chapitre 6: Algorithme 2 (k-means)

Qu'est-ce que k-means?

algorithme k-means

(Pratique) Classer en 3 groupes en utilisant des k-moyennes

#https://datahexa.com/kmeans-clustering-with-wine-dataset/référence
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import cluster, preprocessing, datasets

from sklearn.cluster import KMeans

wine = datasets.load_wine()
X = wine.data
X.shape

résultat



y=wine.target
y.shape

résultat


(178,)
wine.target_names

résultat


array(['class_0', 'class_1', 'class_2'], dtype='<U7')
model = KMeans(n_clusters=3)
labels = model.fit_predict(X)
df = pd.DataFrame({'labels': labels})
type(df)

résultat


pandas.core.frame.DataFrame
def species_label(theta):
    if theta == 0:
        return wine.target_names[0]
    if theta == 1:
        return wine.target_names[1]
    if theta == 2:
        return wine.target_names[2]
df['species'] = [species_label(theta) for theta in wine.target]
pd.crosstab(df['labels'], df['species'])
スクリーンショット 2019-12-13 17.46.05.png

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