我有一个介于0和1之间的13.876(13876)个值的数组。我只想将sklearn.cluster.KMeans
应用于这个向量,以查找值分组所在的不同簇。然而,KMeans似乎使用多维数组,而不是一维数组。我想有个诀窍能让它成功,但我不知道怎么做。我看到KMeans.fit()接受“X:类数组或稀疏矩阵,shape=(n个样本,n个特征)”,但它希望n_samples
大于1
我尝试将数组放在np.zeros()矩阵上并运行KMeans,但随后将所有非空值放在类1上,其余的放在类0上。
有人能帮忙在一维数组上运行这个算法吗?
谢谢!
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有许多1个特性的示例,因此可以使用numpy的reshape将数组重塑为(13876,1):
阅读Jenks Natural Breaks。Python中的函数找到了文章中的链接:
使用和可视化:
结果:
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