python实现kmeans

以下是Python实现kmeans的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 定义kmeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 预测类别
y_pred = kmeans.predict(X)

# 打印结果
print(y_pred)

该代码使用sklearn库中的KMeans类实现kmeans聚类算法，并对生成的随机数据进行聚类。结果将打印出每个数据点所属的类别。需要注意的是，KMeans类的n_clusters参数指定了聚类的类别数。

相关问题

Python实现kmeans聚类算法

好的，以下是Python实现kmeans聚类算法的示例代码：

import numpy as np
import random

def kmeans(X, k, max_iterations=100):
    # 随机初始化k个中心点
    centroids = X[random.sample(range(len(X)), k)]
    
    for i in range(max_iterations):
        # 计算每个样本点距离哪个中心点最近
        distances = np.linalg.norm(X[:, None, :] - centroids, axis=2)
        labels = np.argmin(distances, axis=1)
        
        # 更新中心点为各个簇的平均值
        for j in range(k):
            centroids[j] = np.mean(X[labels == j], axis=0)
    
    return labels, centroids

其中，X是样本数据，k是簇的数量，max_iterations是最大迭代次数。函数返回每个样本点所属的簇的标签和最终的中心点坐标。

python 实现kmeans固定值

可以使用sklearn库中的KMeans算法来实现python中的kmeans固定值。具体的实现代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans

# 数据集
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0],
     [4, 2], [4, 4], [4, 0]]

# 聚类的数量
k = 2 

# 构建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0)

# 进行聚类
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

在上述代码中，使用sklearn库中的KMeans模型来实现kmeans聚类，其中需要指定聚类的数量参数n_clusters，使用random_state设置随机数种子，让每次运行的结果相同。最后通过labels属性来获取聚类结果。