基于OD空间的船舶聚类
其他问答
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问题背景
输入格式：船舶OD
输出格式：聚类结果
输出样例：XX船舶在XX类别
尝试结果
纯小白，未进行过尝试
明确问题
想知道代码怎么，任意语言
-
这是chatgpt写的代码：
import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans
输入船舶OD数据
OD_data = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])
设置聚类数量
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
训练模型
kmeans.fit(OD_data)
获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
打印结果
print("聚类结果：", labels)
-
C++代码：
#include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { vector<int> OD; int input; cout << "请输入船舶OD：" << endl; while (cin >> input) { OD.push_back(input); } int cluster = 0; for (int i = 0; i < OD.size(); i++) { if (OD[i] > 0) { cluster++; } } cout << "船舶OD聚类结果：" << endl; cout << "船舶在" << cluster << "类别" << endl; return 0; } -
这是chatgpt写的：
import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans # 输入船舶OD数据 OD_data = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]]) # 设置聚类数量 kmeans = KMeans(n_clusters=2) # 训练模型 kmeans.fit(OD_data) # 获取聚类结果 labels = kmeans.labels_ # 打印结果 print("聚类结果：", labels)
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