python k-means

Python中的K-means算法是一种常用的聚类算法，用于将数据集分成K个不同的群组。它的实现步骤如下：

1. 导入所需的库和数据集，例如使用scikit-learn的KMeans类和datasets模块来加载数据集。
2. 准备数据集，将其存储在变量x中。
3. 创建一个KMeans对象，指定所需的聚类中心数K。
4. 使用.fit()方法对数据进行聚类，这将根据数据集中的特征计算出最佳的聚类中心，并将每个数据点分配到相应的群组。
5. 使用.predict()方法来预测新的数据点所属的群组。
6. 打印预测值和真实值，以便进行比较。

以下是一个示例代码，演示了如何使用Python实现K-means算法并进行聚类分析：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import datasets
import numpy as np

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
x = iris.data
y = iris.target

# 创建KMeans对象并进行聚类
clf = KMeans(n_clusters=3)
model = clf.fit(x)

# 预测值
predicted = model.predict(x)
print("预测值:", predicted)

# 真实值
print("真实值:", y)

这段代码使用sklearn库中的KMeans类对鸢尾花数据集进行聚类，将数据分成3个不同的群组，并打印出预测值和真实值进行比较。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【机器学习】K-means算法Python实现教程](https://blog.csdn.net/mkr67n/article/details/125777929)[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%"]
- *3* [python k-means聚类算法 物流分配预测实战（超详细，附源码）](https://blog.csdn.net/jiebaoshayebuhui/article/details/126953494)[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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