在Python中聚類后，如何知道哪個樣本屬于哪一類？首先可以看到聚類后的樣本如果使用Python sklearn中的K-means聚類算法，算法類本身就有一些屬性可以知道聚類后的情況。例如，有一些模型

在Python中聚類后，如何知道哪個樣本屬于哪一類？

首先可以看到聚類后的樣本

如果使用Python sklearn中的K-means聚類算法，算法類本身就有一些屬性可以知道聚類后的情況。

例如，有一些模型屬性，clusterucentersuuuuuux是聚類后得到的聚類中心，標簽uuux如上圖所示，樣本[1.4，0.2]對應第三個類別，聚類結果還有每個類別的聚類中心和每個類別的樣本數(shù)。這種方法可以用來尋找相應的標簽分類。

當然，還有一種預測方法，可以直接輸出輸入樣本的分類標簽

代碼在GitHub:jiegzhan/multi-class文本分類CNN項目中，就是對客戶投訴進行分類，共有11個分類。在這個項目中，文本由單詞嵌入表示。

如何用python對文本進行聚類？

Python機器學習包內(nèi)的集群提供了很多聚類算法，其中ward_uu3;Tree實現(xiàn)了凝聚層次聚類算法。但是我不明白樹的返回值是什么意思，所以我決定尋找另一種方法來實現(xiàn)它。經(jīng)過搜索，我們發(fā)現(xiàn)scipy.cluster.hierarchy層次結構. fclusterdata可以實現(xiàn)層次聚類。

pythonscipy怎么做層次聚類？

RDD轉(zhuǎn)換和操作只能由驅(qū)動程序調(diào)用，而不能在其他轉(zhuǎn)換中調(diào)用。

所有應用程序 cast=sc.廣播（mapingsuuuapp）

所有類型uutersubcast=sc.廣播（mapingsu人工智能是一個大概念。具體的人工智能項目將與機器學習和深度學習框架相聯(lián)系。這些框架大多是基于python開發(fā)的。因此，為了進一步開發(fā)人工智能項目，有必要學習Python語言！