CV学习-1 k-means代码解读

感觉很多东西学了就忘，学的数量多但不一定能记住，所以重新回归博客开始写笔记，水平很差，仅限自己学习。

这在jupyter notebook中写的代码的笔记。首先是几行头部代码的解释

%matplotlib inline  #这行代码的意思是在notebook内部嵌入matplotlib的图像，而不是在新的页面弹出一个窗口显示
import numpy as np    #导入numpy库，并且命名为np，在这里就用np去使用numpy库了
import matplotlib.pyplot as plt    #导入matplotlib中的pyplot模块
from scipy import stats   #从scipy导入status类

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4,  random_state=0, cluster_std=0.60)  #使用make_blobs方法，总点数=300，中心数=4，random_state是随机生成器的种子，每类方差都是0.60

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=50);  #绘制散点图，s是大小，前面的两个数组意思是对二维数组，取所有行得第一个数据，第二个数据。

上面的代码显示如图：

from sklearn.cluster import KMeans
est = KMeans(4)  # 4 clusters
est.fit(X)
y_kmeans = est.predict(X)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, s=50, cmap='rainbow');

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