カスタム配列をブロブとして渡す方法

Question

私はPythonを使ってK-meansクラスタリングを実装しようとしています。私はmake_blobs機能で私のカスタム配列を渡すことができますどのようにカスタム配列X=[0.6,0.7,0.32,0.54......0.87] を持って、このチュートリアルhttps://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.11-k-means.html

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs 
X, y_true = make_blobs(n_samples=300, centers=4, 
        cluster_std=0.60, random_state=0) 
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=50); 

を次のでしょうか？

Answer 1

私は、関数make_blobs()で生成されたサンプルデータをクラスタリングする代わりに、Xデータに対してクラスタリングを行いたいと仮定します。あなたはK-手段を使用して独自のデータをクラスタ化したい場合、あなたはここになります

を（私はまだ評判を持っていけないと私は直接答える理由があるように私はコメントに求めることはできません）：sklearn.cluster.KMeans

ファースト次の例に示すように、あなたがフィッティングと予測関数kmeansを適用することができます X=np.array([0.6,0.7,0.32,0.54......0.87])

：：、あなたがnumpyの配列がnumpyの配列を作成することができます作成​​する必要が

from sklearn.cluster import KMeans 
import numpy as np 
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]) 
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X) 
kmeans.predict([[0, 0], [4, 4]]) 

データをプロットしたい場合はプロットするためにもっと高度な例を見てくださいplot_cluster_iris