import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans # 生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.randn(1000, 2) # 使用K-means算法进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 可视化聚类结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', color='red') plt.title('Clustering Visualization') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show()代码讲解

这段代码是使用K-means算法对随机生成的二维数据进行聚类，并可视化聚类结果。让我逐行解释一下代码的功能：

1. 导入必要的库：

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

这里导入了NumPy用于处理数据，Matplotlib用于数据可视化，以及scikit-learn库中的KMeans类用于执行K-means聚类。

2. 生成随机数据：

np.random.seed(0)
X = np.random.randn(1000, 2)

使用`np.random.randn`函数生成1000个服从标准正态分布的二维数据点。

3. 使用K-means算法进行聚类：

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_

创建一个KMeans对象，并指定要聚类的簇数为3。然后使用`fit`方法对数据进行聚类，并获取每个样本点的标签和聚类中心。

4. 可视化聚类结果：

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', color='red')
plt.title('Clustering Visualization')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

使用`plt.scatter`函数将数据点按照聚类结果进行散点图展示，其中`c=labels`参数用于指定不同聚类的颜色。再使用`plt.scatter`函数将聚类中心以红色叉形标记出来。最后设置图的标题、x轴和y轴标签，并使用`plt.show`显示图像。

这样，代码就完成了数据的聚类和可视化展示。