코딩걸음마

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_..