使用Python代码实现K-means聚类算法

K-means聚类算法是一种常见的无监督机器学习算法，可用于将数据点分为不同的群组。以下是使用Python代码实现K-means聚类算法的步骤：

1. 导入必要的库

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

2. 生成随机数据

X = -2 * np.random.rand(100, 2)
X1 = 1 + 2 * np.random.rand(50, 2)
X[50:100, :] = X1

3. 初始化K-means模型

kmeans = KMeans(n_clusters=2)

4. 拟合数据

kmeans.fit(X)

5. 预测类别

y_pred = kmeans.predict(X)

6. 可视化结果

plt.scatter(X[y_pred == 0, 0], X[y_pred == 0, 1], s = 50, c = 'red', label = 'Cluster 1')
plt.scatter(X[y_pred == 1, 0], X[y_pred == 1, 1], s = 50, c = 'blue', label = 'Cluster 2')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s = 100, c = 'black', label = 'Centroids')
plt.title('K-means Clustering')
plt.legend()
plt.show()

以上就是使用Python代码实现K-means聚类算法的步骤。