本文整理汇总了Python中sklearn.cluster.KMeans.restore方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python KMeans.restore方法的具体用法？Python KMeans.restore怎么用？Python KMeans.restore使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.cluster.KMeans的用法示例。
在下文中一共展示了KMeans.restore方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: SimpleVoting
# 需要导入模块: from sklearn.cluster import KMeans [as 别名]
# 或者: from sklearn.cluster.KMeans import restore [as 别名]
nvotemdl = SimpleVoting(nrules)
y = nvotemdl.fit(data[test_idx, :])
correct.append(
sum(
[1 for i, j in zip(y, labels[test_idx]) if i == j]
) / len(labels[test_idx])
)
igbincorrect = []
for i in range(2, n_clusters + 1):
nrules = {}
for k in rulesbin.keys():
km = NRules(i=k, n_clusters=i)
km.fit(rulesbin[k])
km.restore(
data[train_idx, :], labels[train_idx],
RulesStats.infogain
)
nrules[k] = km.cluster_centers_
binvotemdl = SimpleVoting(nrules)
y = binvotemdl.fit(data[test_idx, :])
igbincorrect.append(
sum(
[1 for i, j in zip(y, labels[test_idx]) if i == j]
) / len(labels[test_idx])
)
stbincorrect = []
for i in range(2, n_clusters + 1):
nrules = {}
for k in rulesbin.keys():