K-Means聚类字母等级

以下是一个使用K-Means算法进行字母等级聚类的示例代码。

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成字母数据集
data = np.array([[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],  # A
                 [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],  # B
                 [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],  # C
                 [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],  # D
                 [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],  # E
                 [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],  # F
                 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]]) # G

# 创建K-Means模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)

# 拟合模型
kmeans.fit(data)

# 预测聚类标签
labels = kmeans.predict(data)

# 输出字母等级
for i, label in enumerate(labels):
    print(chr(65+i), "belongs to cluster", label+1)

在这个示例中，我们使用一个7维的数据集表示字母。每个字母都被转换成一个二进制向量，其中只有一个维度为1，其余维度为0。例如，A被表示为[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，B被表示为[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]，以此类推。

我们使用sklearn库中的KMeans类来创建一个K-Means模型，并指定聚类数量为3。然后，我们使用fit方法来拟合模型，并使用predict方法来预测聚类标签。最后，我们打印出每个字母所属的聚类标签。

输出结果可能类似于：

A belongs to cluster 1
B belongs to cluster 2
C belongs to cluster 2
D belongs to cluster 3
E belongs to cluster 3
F belongs to cluster 1
G belongs to cluster 1

这样，我们就将字母聚类成了3个等级。