機器學習入門筆記聚類算法
sklearn # 聚類前
X = np.random.rand(100, 2)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o')
plt.show() # 聚類後
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(X)
label_pred = kmeans.labels_
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=lab
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