k-means聚类分析代码

对于k-means聚类分析的代码，你可以使用以下示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from scipy.spatial.distance import cdist

# 假设你有一个数据集X

K = range(1, 10)
meanDispersions = []

for k in K:
    kmeans = KMeans(n_clusters=k)
    kmeans.fit(X)
    
    # 计算平均离差
    m_Disp = sum(np.min(cdist(X, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / X.shape

相关问题

python实现k-means聚类分析代码

好的，下面是Python实现K-means聚类分析的代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成数据
X = np.random.rand(100, 2)

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

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

其中，`n_clusters`参数表示要将数据分成几个簇，`random_state`参数表示随机数种子，可用于重复实验结果。聚类结果通过`labels_`属性获得，它是一个长度为数据样本数的数组，表示每个样本所属的簇的标签。

python进行k-means聚类分析代码

当进行K-means聚类分析时，您可以使用Python中的`sklearn`库来实现。下面是一个示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 创建示例数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 创建K-means模型并进行拟合
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_

# 打印聚类结果
for i in range(len(X)):
    print("数据点", X[i], "属于聚类", labels[i])

# 打印聚类中心点坐标
print("聚类中心点坐标:")
for i in range(len(centroids)):
    print("聚类", i, "中心点:", centroids[i])

上述代码中，我们创建了一个包含6个数据点的示例数据集`X`。然后，我们通过实例化`KMeans`对象并指定`n_clusters`参数为2来创建K-means模型。接下来，我们使用`fit()`函数对模型进行拟合，这将根据数据集进行聚类。

然后，我们可以使用`labels_`属性获取每个数据点的所属聚类标签，使用`cluster_centers_`属性获取每个聚类的中心点坐标。

最后，我们打印每个数据点所属的聚类以及每个聚类的中心点坐标。

请根据您的实际数据进行相应的修改，并根据需要调整`n_clusters`参数。希望对您有所帮助！