kmeans的python代码

以下是一个简单的kmeans聚类的python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 创建数据集
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
              [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 创建kmeans对象并进行拟合
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

在上面的代码中，我们首先创建了一个数据集X，它包含6个点，每个点有两个特征。然后，我们使用sklearn库中的KMeans类创建了一个kmeans对象，并将其拟合到数据集X中。我们设置n_clusters参数为2，这意味着我们要将数据集分成两个簇。

最后，我们输出了聚类结果，即每个点属于哪个簇。输出结果应该类似于[0 0 0 1 1 1]，其中0表示第一个簇，1表示第二个簇。

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kmeans python 代码

可以参考以下代码实现kmeans聚类：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 载入数据
data = np.loadtxt('data.txt')

# 定义KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型
kmeans.fit(data)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

其中，`data.txt`是待聚类的数据文件，需要自行准备。`n_clusters`定义聚类数目。`kmeans.labels_`输出了每个样本所属的类别。

kmeans python代码

以下是KMeans算法的Python代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 构造数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 定义KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 打印聚类结果
print(kmeans.labels_)

在上面的代码中，我们使用了`scikit-learn`库中的`KMeans`类来实现KMeans算法。我们首先构造了一个二维数据集`X`，然后定义了一个KMeans模型并将其训练。在训练完成后，我们可以通过`labels_`属性来获取每个数据点所属的簇的标签。