3層の点のプロットが表示できる理由がわからないです。
from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) kmeans.predict([[-6,-4],[-2,0],[6,8]]) newdata = np.random.uniform(-1, 1, (1000, 2)) * 10 fig1, ax1 = plt.subplots() for j in range(3): ax1.plot(newdata[kmeans.predict(newdata) == j, 0], newdata[kmeans.predict(newdata) == j, 1], 'o', label='series ' + str(j))
for j in range(3): ax1.plot(newdata[kmeans.predict(newdata) == j, 0], newdata[kmeans.predict(newdata) == j, 1], 'o', label='series ' + str(j))
のjで0〜2の値を作っているとは思うのですが、
色の区別は3つも行われていないし、
newdata配列の中で
kmeans.predict(newdata) == j
とTrue/Flaseを見てプロットしている理由もわかりません。
どのような仕組みでプロットしているのでしょうか?
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