聚类分析python程序

在 Python 中，有很多现成的库可以用来实现聚类分析。其中一个常用的库是 scikit-learn，它提供了许多常用的聚类算法，如 KMeans、DBSCAN 和 AgglomerativeClustering 等。你可以使用这些算法来解决聚类问题。

以 KMeans 为例，你可以这样实现：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 假设有以下数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 初始化 KMeans 模型并设置聚类数量为 2
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 预测每个样本的类别
labels = kmeans.predict(X)

# 获取每个类别的聚类中心
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_

这是一个简单的 KMeans 示例，帮助你了解如何使用 scikit-learn 库实现聚类分析。