kmeans聚类python代码

以下是使用Python实现的kmeans聚类代码：

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

# 生成数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 定义聚类数
n_clusters = 3

# 建立模型
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)

# 拟合模型
kmeans.fit(X)

# 预测
y_pred = kmeans.predict(X)

# 可视化结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.show()

以上代码中，首先使用numpy生成100个随机二维数据点，然后使用sklearn中的KMeans模型，将聚类数设为3，并拟合数据。最后使用matplotlib将聚类结果可视化展示出来。

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kmeans聚类Python代码

下面是一个简单的kmeans聚类的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成一些随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 初始化KMeans对象并进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 输出每个样本所属的聚类类别
print(kmeans.labels_)

# 输出聚类中心坐标
print(kmeans.cluster_centers_)

这个示例中，我们使用numpy生成了一些随机的二维数据，然后使用sklearn库中的KMeans类进行聚类。聚类时指定了聚成3类，并设置了随机种子，以便结果可复现。最后输出了每个样本所属的聚类类别和聚类中心坐标。

kmeans聚类 python实例

Kmeans聚类是一种基于距离度量的聚类算法，它可以根据输入数据的特征，将数据点分组归类。Python实现Kmeans聚类可以使用sklearn库中的KMeans类，它提供了一系列API，可以帮助我们快速实现Kmeans聚类算法。