在农业方面相关的k-means聚类算法代码实例

以下是一个基于Python的k-means聚类算法的代码实例，适用于农业方面：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取数据
data = pd.read_csv('agriculture_data.csv')
X = np.array(data[['yield', 'rainfall', 'temperature']])

# 执行k-means算法
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 可视化结果
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_
colors = ['g.', 'r.', 'b.']

for i in range(len(X)):
    plt.plot(X[i][0], X[i][1], colors[labels[i]], markersize=10)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='x', s=150, linewidths=3, color='k', zorder=10)
plt.xlabel('Crop Yield')
plt.ylabel('Rainfall')
plt.show()

在这个例子中，我们假设有一个包含作物产量、降雨量和温度等信息的数据集，我们希望使用k-means算法将这些数据分成3个簇。代码中，我们使用sklearn库中的KMeans类执行聚类，然后使用matplotlib库可视化结果。