sklearn中kmeans聚類分析常用命令
from sklearn.externals import joblib
import numpy
final = open('c:/test/final.dat' , 'r')
data = [line.strip().split('\t') for line in final]
feature = [[float(x) for x in row[3:]] for row in data]
#呼叫kmeans類
clf = KMeans(n_clusters=9)
s = clf.fit(feature)
print s
#9箇中心
print clf.cluster_centers_
#每個樣本所屬的簇
print clf.labels_
#用來評估簇的個數是否合適，距離越小說明簇分的越好，選取臨界點的簇個數
print clf.inertia_
#進行預測
print clf.predict(feature)
#儲存模型
joblib.dump(clf , 'c:/km.pkl')
#載入儲存的模型
clf = joblib.load('c:/km.pkl')
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