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紙媒体で管理するとなくなりがちなのでブログで進捗などを管理することにしました
※殆どの記事は自分自身のためだけにかいています.他人に見せられるレベルには至っていません...

k-means法 準備

k-means法で理想的な結果が出せるようにデータを予めプロットしておく方法

# -*- coding: utf-8 -*- impo
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
X,y = make_blobs(n_samples=150, #サンプル点の総数
                n_features=2,   #特徴量の個数
                centers=5,      #クラスタの個数
                cluster_std=0.5,#クラスタの標準偏差
                shuffle=True,   #サンプルをシャッフル
                random_state=0) #乱数生成器の状態を指定
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c='blue',marker='o',s=30)
plt.grid()
plt.show()

plt.scatter()の色指定はcolorはcでもイイらしい.
横軸にX[:,0],縦軸にX[:,1]をセット
X[:,0]はXの全ての要素の1つ目の要素という意味

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c='blue',marker='o',s=30)

f:id:umashika5555:20170411075422p:plain