python 聚类结果图

要绘制 Python 中的聚类结果图，可以使用常用的数据可视化库，如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly。

以下是使用 Matplotlib 和 Seaborn 绘制聚类结果图的示例代码：

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

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 进行 KMeans 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 绘制聚类结果图
sns.scatterplot(x=X[:, 0], y=X[:, 1], hue=kmeans.labels_)
plt.show()

以上代码使用了 `sklearn` 中的 `KMeans` 算法进行聚类，然后使用 `Matplotlib` 和 `Seaborn` 绘制散点图，并根据聚类结果对点进行着色。

如果想要使用 `Plotly` 绘制聚类结果图，则可以使用以下示例代码：

import numpy as np
import plotly.express as px
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 进行 KMeans 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 绘制聚类结果图
fig = px.scatter(x=X[:, 0], y=X[:, 1], color=kmeans.labels_)
fig.show()

以上代码使用了 `Plotly` 的 `scatter` 函数绘制散点图，并根据聚类结果对点进行着色。