k均值聚类算法实验代码

K均值聚类是一种常用的无监督机器学习算法，用于将数据集分成k个簇，每个簇包含相似的数据点。以下是K均值算法的一个基本Python实现示例，使用scikit-learn库：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 假设我们有一个二维数据集
X = [[5, 8], [6, 7], [9, 4], [10, 1], [4, 3], [7, 2]]  # 示例数据

# 初始化KMeans模型，指定簇的数量k
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 获取每个数据点所属的簇标签
labels = kmeans.labels_

# 获取每个簇的质心（中心点）
centroids = kmeans.cluster_centers_

print("Labels:", labels)
print("Centroids:\n", centroids)

在这个例子中，首先导入所需的库，然后创建一个KMeans实例并设置簇数。接着，`fit`方法用于拟合数据，得到每个样本属于哪个簇。最后，你可以通过`cluster_centers_`属性查看每个簇的中心点。

相关问题

K均值聚类算法实验结果分析

其中，SVM的预测函数如下：

function Y_pred = svm_predict(X, Y, C,K均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，它将数据集划分为K gamma, bias)
% 使用SVM模型进行预测

% 参数说明：
% X: 特征矩阵
% Y: 标签向量
% C: 惩罚参数
% gamma: 核函数参数
个簇，并且每个簇的中心是簇中所有点的平均值。对于给定的K值和初始 % bias: 偏置值

if isempty(Y)
Y = ones(size(X, 1), 1);
end簇中心，K均值聚类算法通过迭代的方式将每个数据点分配到最近的簇中

Y_pred = zeros(size(X, 1), 1);
for i = 1:size(X, 1)
kernel，并且重新计算簇中心。直到簇中心不再发生变化，算法收敛为止。

在 = zeros(size(Y));
for j = 1:size(Y, 1)
kernel(j) = exp(-gamma * norm(X(i,:) - X(j,:))^2);
end
Y_pred(i) = sum(Y .* C .* kernel) + bias;
end实验中，我们需要选择合适的K值和初始簇中心。选择K值的方法可以使用肘部法则
end

希望这个代码对您有所帮助！