从` `sklearn`‘集群标签输出中制作集群列表

从sklearn集群标签输出中制作集群列表，可以通过以下步骤完成：

首先，导入所需的库和模块：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

准备数据集，假设我们有一个包含多个样本的数据集X，每个样本有多个特征：

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

使用KMeans算法对数据进行聚类，指定所需的聚类数量n_clusters：

kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)

获取每个样本所属的聚类标签：

labels = kmeans.labels_

创建一个字典来存储每个聚类标签对应的样本列表：

clusters = {}
for i, label in enumerate(labels):
    if label not in clusters:
        clusters[label] = []
    clusters[label].append(i)

现在，clusters字典中的键表示聚类标签，对应的值是一个列表，包含属于该聚类的样本的索引。

这是一个简单的示例，展示了如何从sklearn集群标签输出中制作集群列表。在实际应用中，你可能需要根据具体的需求进行适当的调整和扩展。

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