先使用k-means聚类预分类数据集，再使用支持向量机分类

首先，让我们使用K-means聚类算法对数据集进行预分类[^1]。这是一个典型的步骤：

1. **准备数据**：确保数据已经被适当标准化或归一化，因为K-means对数值敏感。

from sklearn.cluster import KMeans
# 假设X是你的数据集
kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++')  # k是你希望的簇数
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_  # 这里得到的是每个数据点所属的簇标签

2. **K-means聚类结果**：你可以分析这些簇标签，了解数据集的自然划分。

之后，使用支持向量机(SVM)对每个K-means簇进行进一步的分类[^2]。这里是一个简单的示例：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设labels是K-means的结果，y是已知的类别标签（如果有的话）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2)

# 对每个簇训练独立的SVM模型
cluster_models = {}
for i in range(k):
    cluster_models[i] = SVC()
    cluster_models[i].fit(X_train[labels == i], y_train[labels == i])

# 使用SVM预测每个簇的类别
svm_predictions = {i: model.predict(X_test) for i, model in cluster_models.items()}

这样，你就先用K-means进行了初步的聚类，然后针对每个簇应用了SVM进行更精细的分类。