python中kmeans聚类代码

可以直接搜索 "python kmeans clustering"，这里是一些示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# generate some random data
X = np.random.rand(100,2)

# create a KMeans object and fit the data
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# get the labels and centroids of the clusters
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_

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python实现kmeans聚类代码

好的，以下是 Python 实现 K-Means 聚类的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 准备数据
X = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])

# 定义 KMeans 模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 训练模型并预测结果
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.predict(X)

print(labels)

该代码演示了如何使用 Scikit-Learn 库中的 KMeans 类对数据进行聚类。在执行该代码前，你需要先安装 Scikit-Learn 库，你可以通过以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

希望对你有所帮助。

请给出python的Kmeans聚类代码

KMeans聚类代码的python实现如下：from sklearn.cluster import KMeans# 定义要聚类的数据集
X = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9, 10]]# 定义KMeans聚类模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)# 聚类结果
print(kmeans.labels_)
print(kmeans.cluster_centers_)