k均值聚类python
时间: 2023-08-30 09:11:54 浏览: 54
k均值聚类算法是一种常用的聚类算法,用于将数据集划分为k个不同的簇。在python中,可以使用sklearn库中的KMeans类来实现k均值聚类算法。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_
print("每个数据点所属的簇标签:", labels)
print("每个簇的中心点坐标:", centers)
```
这段代码使用sklearn库中的KMeans类对输入数据X进行聚类,并得到每个数据点所属的簇标签和每个簇的中心点坐标。在这个例子中,输入数据X是一个二维数组,包含了6个数据点,每个数据点有两个特征。通过设置n_clusters参数为2,即将数据集划分为两个簇。聚类结果保存在labels变量中,每个数据点对应的簇标签,而centers变量保存了每个簇的中心点坐标。
请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中,可以根据需要调整参数并针对具体的数据集进行适当的调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python实现聚类K-means算法](https://blog.csdn.net/wyn1564464568/article/details/125782286)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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