python kmeans聚类算法

Python中可以使用sklearn库中的KMeans类来实现K-means聚类算法。首先，导入KMeans类和numpy库。然后，将数据集存储在numpy数组X中，并使用KMeans类进行聚类。通过设置n_clusters参数为聚类的数量，可以指定期望的聚类数目。接下来，可以通过cluster_centers_属性获取每个聚类中心的坐标，通过labels_属性获取样本的分类结果。最后，可以使用predict方法来根据模型的聚类结果进行预测判断。以下是一个示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

X = np.array([[1,2], [1,4], [1,0], [10,2], [10,4], [10,0]])

kmCluster = KMeans(n_clusters=2).fit(X)
print("聚类中心坐标:",kmCluster.cluster_centers_)
print("分类结果:",kmCluster.labels_)
print("显示预测判断:",kmCluster.predict([[0, 0], [12, 3]]))

这段代码会输出聚类中心坐标、分类结果和预测判断。聚类中心坐标表示每个聚类的中心点的坐标，分类结果表示样本集的分类结果，显示预测判断表示根据模型聚类结果进行的预测判断。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python实现Kmeans聚类算法](https://download.csdn.net/download/weixin_38750829/12870422)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [人工智能——K-Means聚类算法（Python）](https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/122279360)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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