python k-means聚类代码

下面是一个使用sklearn库实现KMeans聚类算法的Python代码示例：

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

# 生成随机数据集
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 2)

# 使用KMeans聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')
plt.show()

该代码首先生成了一个二维的随机数据集X，然后使用KMeans聚类算法将数据集分为3类。最后绘制了聚类结果，其中每个点的颜色表示其所属的类别，红色的x表示每个类别的中心点。