python中sklearn库k均值法实现手写数字的聚类

在Python中，sklearn库是一个强大的机器学习工具包，其中的KMeans算法可以用于执行无监督的聚类任务，如对手写数字数据进行分组。以下是使用KMeans对MNIST手写数字数据集进行聚类的基本步骤：

1. **导入所需库**：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml

2. **加载MNIST数据集**：

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
data = mnist['data']

这里我们选择了`fetch_openml`函数从开放ML平台上获取MNIST数据，数据是以每行代表一个样本，每列对应像素值的形式。

3. **预处理数据**：

# 归一化数据
data = data.astype('float32') / 255

将像素值缩放到0到1之间。

4. **选择K值并创建模型**：

n_clusters = 10  # 假设我们想要将数字分为10类(0-9)
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)

假设我们已知每个手写数字有10种可能，所以选择了10作为簇的数量。

5. **拟合数据**：

kmeans.fit(data)

6. **预测类别**：

labels = kmeans.predict(data)

现在每个数字样本都有了一个分配给它的标签，表示它属于哪一类。