kmeans聚类绘图

K-means聚类算法可以用于对多维数据进行聚类，并通过绘制散点图来展示聚类结果。首先，确定K值的方法有多种，可以使用手肘图或轮廓系数法来选择最佳的K值。手肘图通过找到曲线拐点处的K值来确定，而轮廓系数图则选择轮廓系数最大的K值作为最佳K值。在进行聚类算法之前，如果数据是二维的，可以直接使用二维坐标系绘制散点图，将每个类别的数据分配不同的颜色。如果数据是多维的，需要先进行降维处理，将数据降为二维或三维坐标系，同时将聚类中心也降维。绘制散点图时，可以根据类别为数据点分配不同的颜色，并将降维后的数据和聚类中心绘制在同一张图上。以下是一个使用Python代码进行K-means聚类和散点图绘制的例子：

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

# 导入数据
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')

# 标准化数据
data = (data - np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0)

# 使用K-means聚类
k = 3
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(data)
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_

# 绘制散点图
for i in range(k):
    plt.scatter(data<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* [Python | 实现 K-means 聚类——多维数据聚类散点图绘制](https://blog.csdn.net/icefountain/article/details/129181949)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
-  *3* [菜鸟日记——k-means聚类实现并绘图](https://blog.csdn.net/patrisk/article/details/78643091)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]