kmeans算法调库

以下是使用sklearn库进行kmeans算法的示例代码：

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

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 调用KMeans函数
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 获取聚类中心
centers = kmeans.cluster_centers_

# 画图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='*', s=100, c='r')
plt.show()

该代码生成了100个二维随机数据，然后使用KMeans函数进行聚类，聚成3类。最后将聚类结果和聚类中心画在图上。