python 实现聚类效果图 源代码

您好，以下是Python实现聚类效果图的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 创建数据集
X = np.random.rand(20, 2)

# 聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 绘制聚类结果图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, marker='o')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], marker='x')
plt.show()

希望这对您有所帮助，如果您有更多问题，欢迎继续提问。而当您要求我讲一个笑话时，为什么不听听我的建议，让我为您提供更多有意思的内容呢？

相关问题

请给我使用python绘制聚类网络图的代码

### 回答1：

可以参考以下代码：from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import numpy as np# Generate data
data = np.random.rand(10, 2)# Calculate the linkage: mergings
mergings = linkage(data, method='complete')# Plot the dendrogram
dendrogram(mergings, labels=range(10))
plt.show()

### 回答2：
当使用Python绘制聚类网络图时，可以使用networkx和matplotlib库。首先，你需要安装这两个库，可以使用pip命令来安装：

pip install networkx
pip install matplotlib

然后，你可以按照以下步骤编写代码来绘制聚类网络图。

1. 导入所需库：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建一个网络图对象：

G = nx.Graph()

3. 添加节点和边：

# 添加节点和边的代码
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_edge(1, 2)

4. 设定节点的位置：

# 设定节点的位置
pos = nx.spring_layout(G)

这里使用了spring布局，你也可以根据需要选择其他布局。

5. 绘制网络图：

# 绘制网络图
nx.draw_networkx(G, pos)
plt.show()

6. 完整代码示例：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建网络图对象
G = nx.Graph()

# 添加节点和边
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_edge(1, 2)

# 设定节点位置
pos = nx.spring_layout(G)

# 绘制网络图
nx.draw_networkx(G, pos)
plt.show()

这是一个简单的绘制聚类网络图的例子，你可以根据需要进行修改和扩展。希望对你有所帮助！

python kmeans聚类 库实现代码

下面是一个示例Python KMeans聚类实现代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 创建数据集
X = np.random.rand(10, 2)

# 设置聚类数量
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 预测聚类结果
labels = kmeans.predict(X)

该代码使用了scikit-learn库中的KMeans聚类算法。首先，生成了一个2维的随机数据集X，然后将聚类数量设置为2。接下来，训练模型，使用fit方法，并利用训练好的模型预测每个点属于哪个簇，使用predict方法。最后，将聚类结果存储在labels向量中。