利用k-means算法完成Iris数据集的聚类，并输出聚类结果的正确率和召回率,使用本地iris数据集。并给出python代码...
K-means算法是一种迭代聚类算法，可以用于Iris数据集的聚类。下面是使用Python实现K-means算法，并计算Iris数据集的正确率和召回率的一段代码：from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn import metrics# 导入Iris数据集iris =...
·
K-means算法是一种迭代聚类算法，可以用于Iris数据集的聚类。下面是使用Python实现K-means算法，并计算Iris数据集的正确率和召回率的一段代码：from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import metrics# 导入Iris数据集 iris = load_iris() X = iris.data# 设置聚类数量 kmeans = KMeans(n_clusters = 3)# 训练KMeans模型 kmeans.fit(X)# 计算模型的
腾讯云面向开发者汇聚海量精品云计算使用和开发经验，营造开放的云计算技术生态圈。
更多推荐
0
0- 0
已为社区贡献17条内容
所有评论(0)