python kmeans聚类

Python Kmeans聚类是一种常用的聚类算法，可以将数据分为不同的群组。根据引用的代码示例，可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现Kmeans聚类算法。首先，导入所需的库，并读取数据集。然后，使用KMeans类来拟合数据并进行聚类。最后，使用散点图可视化结果。

具体的代码示例如下：

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

# 读取数据集
df = pd.read_excel('13信科学生成绩.xlsx')
data = np.array(df)

# 使用KMeans进行聚类
y_pred = KMeans(n_clusters=3, random_state=9).fit_predict(data)

# 可视化结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=y_pred)
plt.show()

根据引用中的代码，首先导入所需的库，并读取数据集。然后使用KMeans类来拟合数据并进行聚类，并将聚类结果绘制成散点图。

根据引用中提供的完整代码，可以看到Kmeans聚类的核心思想是初始化随机的k个中心点，然后通过迭代来不断优化中心点和样本的归属关系，直到满足停止条件。

希望以上内容对你有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python实现Kmeans聚类算法](https://download.csdn.net/download/weixin_38750829/12870422)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [python实现kmeans聚类](https://blog.csdn.net/weixin_46657323/article/details/122990560)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [【机器学习】全面解析Kmeans聚类算法（Python）](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/122183696)[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: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]