kmeans聚类算法可视化代码

你可以在这个链接 [2] 中找到一个用Python实现的K-Means算法的可视化代码。该代码实现了K-Means算法的基本思路，并通过绘制散点图来可视化聚类结果。具体来说，代码将数据集分为不同的簇，并根据每个样本点与聚类中心的距离将其标记为相应的类别。然后，通过不断迭代计算新的聚类中心，直到满足停止条件为止，最终得到了聚类结果的可视化展示。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【机器学习】Kmeans聚类（含代码）](https://blog.csdn.net/weixin_31866177/article/details/88246939)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

kmeans聚类算法可视化图 python

### 使用Python绘制KMeans聚类算法的可视化图表

为了实现KMeans聚类算法的可视化，通常会选择`matplotlib.pyplot`模块来创建图形，并利用`sklearn.cluster.KMeans`来进行聚类操作。下面展示了一个完整的例子，该例子首先生成一些模拟的数据集，接着应用KMeans算法对其进行分类，最后通过二维散点图的形式展现出来。

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

# 创建样本数据
n_samples = 1500
random_state = 170
X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, random_state=random_state)

# 应用KMeans算法
y_pred = KMeans(n_clusters=3, random_state=random_state).fit_predict(X)

# 绘制结果
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.title('K-means Clustering Visualization')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.show()

这段代码先导入必要的库文件[^3]，定义了要使用的样例数量以及随机种子以确保每次运行都能得到相同的结果；之后调用了`make_blobs()`函数生成具有特定分布特性的测试数据集合；再者设置了三个簇数目并执行了KMeans聚类过程；最终借助于`scatter()`方法画出了各个点的位置及其所属类别颜色区分的效果图[^1]。

kmeans聚类算法matlab代码可视化

### KMeans聚类算法MATLAB实现及可视化

#### MATLAB中的KMeans函数简介
在MATLAB环境中，`kmeans` 函数提供了执行 k-means 聚类所需的功能。该函数接受输入的数据集并返回簇索引、质心位置以及其他有用的信息。

#### 数据准备
为了展示 k-means 的工作原理，在此创建一些合成数据作为例子：

% 创建随机二维数据点
X = [randn(100,2)+ones(100,2);...
     randn(100,2)-ones(100,2)];

这段代码生成了两个不同中心的正态分布群组，每个包含 100 个样本点[^1]。

#### 执行KMeans聚类
接下来应用 `kmeans` 函数来进行实际的聚类操作：

opts = statset('Display','final');
[idx,C] = kmeans(X,2,'Distance','cityblock',...
                 'Replicates',5,...
                 'Options',opts);

这里指定了使用曼哈顿距离(`'cityblock'`)度量方式，并重复运行五次以获得更稳定的结果。最终得到的是每条记录所属类别 (`idx`) 和各簇对应的质心坐标 (`C`)。

#### 可视化结果
最后一步是对上述过程产生的输出做图形表示以便于理解：

figure;
scatter(X(:,1), X(:,2), 10, idx, 'filled')
hold on
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 12, ...
    'LineWidth', 2)
legend({'Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroids'}, ...
       'Location', 'NW')
title('Two Component Mixture of Gaussians')
xlabel('Feature 1')
ylabel('Feature 2')
hold off

通过散点图展示了原始数据及其分类情况；而黑色十字标记则代表计算出来的两类质心的位置。