k均值聚类 python

k均值聚类是一种常见的无监督学习算法，可以将数据集划分为k个簇，每个簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的相似度较低。在Python中，可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现k均值聚类。

以下是一个简单的k均值聚类的Python示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 创建KMeans模型并拟合数据
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 输出每个数据点所属的簇
print(kmeans.labels_)

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k均值聚类python

k均值聚类算法是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为k个不同的簇。在python中，可以使用sklearn库中的KMeans类来实现k均值聚类算法。以下是一个示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])

kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_

print("每个数据点所属的簇标签：", labels)
print("每个簇的中心点坐标：", centers)

这段代码使用sklearn库中的KMeans类对输入数据X进行聚类，并得到每个数据点所属的簇标签和每个簇的中心点坐标。在这个例子中，输入数据X是一个二维数组，包含了6个数据点，每个数据点有两个特征。通过设置n_clusters参数为2，即将数据集划分为两个簇。聚类结果保存在labels变量中，每个数据点对应的簇标签，而centers变量保存了每个簇的中心点坐标。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中，可以根据需要调整参数并针对具体的数据集进行适当的调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python实现聚类K-means算法](https://blog.csdn.net/wyn1564464568/article/details/125782286)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

K均值聚类python代码

我可以提供一个K均值聚类的Python代码示例： from sklearn.cluster import KMeans # 导入KMeans模型 # 创建KMeans模型，并设置聚类中心数量为3
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 将数据拟合到模型中
kmeans.fit(data)
# 计算聚类中心
centroids = kmeans.cluster_centers_
# 计算每个点的预测类别
labels = kmeans.labels_