Python 獲取Kmeans聚類結果每一類的數據

獲取聚類結果中每一類的數據,該數據類型是DataFrame

思路：獲取clf_KMeans的標簽，我這里是聚三類，標簽就是0，1，2

將Label轉成Series類型，再篩選出指定標簽的res0，我篩選了1

最后在DataFrame里獲取Label為1的數據

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
    
　　# 建立模型。n_clusters參數用來設置分類個數，即K值，這里表示將樣本分為兩類。
    clf_KMeans = KMeans(n_clusters=3, max_iter=10)
    # 模型訓練。得到預測值。
    print "clf_KMeans聚類中心\n", (clf_KMeans.cluster_centers_)
    quantity = pd.Series(clf_KMeans.labels_).value_counts()
    print "cluster2聚類數量\n", (quantity)
    #獲取聚類之后每個聚類中心的數據
    res0Series = pd.Series(clf_KMeans.labels_)
    res0 = res0Series[res0Series.values == 1]
    print"類別為1的數據\n",(df.iloc[res0.index])

 另外一種方法,更簡潔

res = dataframe[(clf_KMeans.labels_ == 1)]