kmeans聚类折线图python

k-means聚类算法并不是基于连续的数值数据进行聚类，因此一般情况下不会使用折线图来展示聚类结果。不过，如果你的数据集是基于时间序列的，那么可以使用折线图来展示聚类结果。

以下是使用Python中的scikit-learn库实现基于时间序列数据的k-means聚类并绘制聚类折线图的示例代码：

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

# 随机生成时间序列数据
X = np.random.randn(200, 10)

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

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_

# 绘制聚类折线图
fig, ax = plt.subplots()
for i in range(3):
    idx = np.where(labels == i)
    ax.plot(X[idx].T, alpha=0.4)
ax.plot(centers.T, linewidth=2, color='r')
ax.set_xlabel('Time')
ax.set_ylabel('Value')
plt.show()

这段代码生成了200个随机的时间序列数据，然后使用k-means算法将它们聚成3类，并绘制出聚类折线图。其中，`labels`保存了每个数据点所属的聚类类别，`centers`保存了每个聚类的中心点。使用`ax.plot`函数绘制折线图，其中`alpha`参数指定了线条的透明度，`linewidth`参数指定了中心点标记的线宽，`color`参数指定了中心点标记的颜色。最后调用`plt.show()`函数显示图形。