python kmeans聚类一维数据
时间: 2023-06-23 18:56:17 浏览: 119
下面是一个使用sklearn库实现KMeans聚类算法对一维数据进行聚类的Python代码示例:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据集
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100)
# 将一维数据转为二维数据
X = X.reshape(-1, 1)
# 使用KMeans聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
# 绘制聚类结果
plt.scatter(X, np.zeros_like(X), c=kmeans.labels_, cmap='viridis')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_, np.zeros_like(kmeans.cluster_centers_), marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')
plt.show()
```
该代码首先生成了一个一维的随机数据集X,然后将其转为二维数据,使用KMeans聚类算法将数据集分为3类。最后绘制了聚类结果,其中每个点的颜色表示其所属的类别,红色的x表示每个类别的中心点。由于数据是一维的,所以y轴坐标都为0。
相关问题
python kmeans聚类算法代码
Python kmeans聚类算法代码如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
#生成随机数据,因为是演示示例,故意生成两组数据
x1 = np.random.uniform(0,1,(100,2))
x2 = np.random.uniform(2,3,(100,2))
X = np.vstack((x1,x2))
# 实例化KMeans对象,并且设置聚类数为2
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
# 拟合聚类模型
kmeans.fit(X)
# 输出聚类后的标签
print(kmeans.labels_)
# 输出聚类后的中心点
print(kmeans.cluster_centers_)
```
以上代码通过导入numpy库生成随机数据,并将两组数据合并为一个二维矩阵X,然后使用sklearn.cluster库中的KMeans类进行聚类模型的实例化,聚类数设置为2。接着,调用fit()方法拟合模型,获取聚类后的标签和中心点,最后输出聚类后的标签和中心点。
以上便是Python kmeans聚类算法代码的实现方法,通过以上代码可以很方便地进行kmeans聚类算法的实现,用于数据分析和机器学习等相关领域。
python kmeans聚类 库实现代码
下面是一个示例Python KMeans聚类实现代码:
```python
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。
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