kmeans聚类三维立体散点图图

对于k-means聚类的三维立体散点图，可以使用matplotlib库来实现。首先，需要将数据集分成不同的簇，并为每个数据点分配一个簇标签。然后，可以根据数据点的特征值在三维空间中绘制散点图，每个簇使用不同的颜色表示。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 假设有一个三维数据集data，包含三个特征x、y、z和对应的簇标签labels
# data = \[\[x1, y1, z1, label1\], \[x2, y2, z2, label2\], ...\]

# 创建一个三维图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 遍历数据集，根据簇标签绘制散点图
for point in data:
    x, y, z, label = point
    if label == 0:
        ax.scatter(x, y, z, c='red', marker='o')
    elif label == 1:
        ax.scatter(x, y, z, c='blue', marker='o')
    elif label == 2:
        ax.scatter(x, y, z, c='green', marker='o')
    # 可以根据需要添加更多的簇标签和对应的颜色

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()

这段代码会根据数据集中的簇标签将数据点绘制在三维空间中，并使用不同的颜色表示不同的簇。你可以根据实际情况修改代码中的数据集和簇标签，以及自定义颜色和标记样式来满足你的需求。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习之K均值聚类](https://blog.csdn.net/qq_41861216/article/details/118423361)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [机器学习实战1（k-近邻算法篇）](https://blog.csdn.net/weixin_44179185/article/details/125890471)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [分析项目-AQI分析与预测](https://blog.csdn.net/weixin_44543637/article/details/105461939)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]