K-s检验python

K-均值聚类（K-means Clustering）是一种无监督学习方法，主要用于数据分组或聚类，将相似的数据点聚集在一起形成不同的簇。在Python中，你可以使用scikit-learn库来实现K-means算法。以下是一个简单的K-means聚类的步骤：

1. 导入所需的库：`from sklearn.cluster import KMeans`
2. 准备数据集：通常是一个numpy数组或pandas DataFrame。
3. 初始化KMeans对象并设置参数`n_clusters`，表示想要的簇的数量。
4. 调用`fit()`方法对数据进行聚类。
5. 使用`predict()`方法对新数据点进行分类。
6. 可能的话，使用`inertia_`属性查看聚类的质量（簇内平方和）。

K-s检验（Kolmogorov-Smirnov Test），又称KS检验，是一种非参数统计方法，用于检验两个样本是否来自同一分布。在Python中，你可以使用`scipy.stats.kstest()`函数来进行这种检验。该函数接受两个样本和一个假设的分布（默认为均匀分布），计算KS统计量并决定拒绝原假设（即两样本来自同一分布）的概率。

下面是使用K-s检验的基本步骤：

1. 导入`scipy.stats`：`import scipy.stats as stats`
2. 准备两个需要比较的样本。
3. 调用`kstest()`，提供两个样本和可选的分布参数。
4. 返回的`statistic`和`p_value`，分别表示KS统计量和p值，p值小于预设的显著性水平（如0.05）则拒绝原假设。