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K-means from sklearn.cluster import KMeans # kmeans : 모델 객체 생성 model_km = KMeans(n_clusters=6, random_state=0).fit(datas) # 예측 데이터 생성 pred_km = model_km.fit_predict(datas) # 데이터 프레임 만들기 df = pd.DataFrame(datas) df["labels"] = pred_km df.tail(2) 시각화 # 그래프 그리기 plt.scatter(df[0], df[1], c=df["labels"], cmap="rainbow", alpha=0.3) plt.show() DBSCAN from sklearn.cluster import DBSCAN # 모델 객체 생성 model_..

HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 목차 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 Data 불러오기/저장=========================================== 1) Data 불러오기 모음(엑셀) # xlsx 파일의 경우 설치 필요 !pip install xlrd # 폴더 내에 파일이 있는 경우 df = pd.read_csv('/경로/경로/경로/파일명.csv') df = pd.read_excel('/경로/경로/경로/파일명.xlsx') # 폴더 안에 파일이 있는 경우 df = pd.read_csv('파일명.csv') df = pd.read_excel('파일명.xlsx') # 엑셀 파일 내 특정 시트만 불러오기 df = pd.read_csv('/..