kmeans聚类算法python代码

K-Means聚类算法是一种常用的机器学习算法，它可以将数据集分成多个簇，每个簇内的数据具有相似的特征。Python中的scikit-learn库提供了K-Means聚类算法的实现。

下面是K-Means聚类算法的Python代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成数据集
X = np.random.rand(100, 2)

# 定义K-Means聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 预测结果
labels = kmeans.predict(X)

以上代码首先生成了一个大小为100x2的随机数据集X。然后通过sklearn库中的KMeans类定义了一个K-Means聚类算法，其中n_clusters参数指定了需要分成几个簇，random_state参数指定了随机数种子，用于固定随机生成的结果。接着用fit方法训练模型，并利用predict方法得到预测结果。

通过以上代码，Python就可以轻松地实现K-Means聚类算法，用于数据集的聚类分析。当然，还可以通过调整参数和画图等手段来优化算法效果。

相关问题

KMEANS聚类算法python代码

K-means聚类算法的Python代码可以使用sklearn库中的KMeans类来实现。下面是一个例子：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 定义要聚类的数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])

# 创建KMeans对象并进行拟合
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 获取每个点所属的簇
labels = kmeans.labels_

# 预测新的数据所属的簇
new_data = np.array([[0, 0], [12, 3]])
predictions = kmeans.predict(new_data)

# 获取每个簇的中心
centers = kmeans.cluster_centers_

# 打印结果
print("每个点所属的簇：", labels)
print("预测结果：", predictions)
print("每个簇的中心：", centers)

在这个例子中，我们首先导入了`KMeans`类和`numpy`库。然后定义了一个二维数组`X`作为要聚类的数据。接下来，创建了一个`KMeans`对象并使用`fit`方法对数据进行拟合。我们可以使用`labels_`属性获取每个点所属的簇，使用`predict`方法预测新的数据所属的簇，使用`cluster_centers_`属性获取每个簇的中心。最后，我们打印出结果。

注意，这个例子是一个简化版的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [K-means聚类算法原理及python实现](https://blog.csdn.net/qq_43741312/article/details/97128745)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python实现聚类K-means算法](https://blog.csdn.net/wyn1564464568/article/details/125782286)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

多维kmeans聚类算法python代码实现

以下是多维K-means聚类算法Python代码实现的示例：

import numpy as np
import random

def kmeans(data, k, max_iter=100):
    n = data.shape[0]
    m = data.shape[1]
    centroids = np.zeros((k, m))
    for i in range(k):
        centroids[i] = data[random.randint(0, n-1)]
    for j in range(max_iter):
        clusters = [[] for i in range(k)]
        for i in range(n):
            distances = np.sqrt(np.sum(np.power(centroids - data[i], 2), axis=1))
            cluster = np.argmin(distances)
            clusters[cluster].append(i)
        new_centroids = np.zeros((k, m))
        for i in range(k):
            new_centroids[i] = np.mean(data[clusters[i]], axis=0)
        if np.allclose(centroids, new_centroids):
            break
        centroids = new_centroids
    return clusters, centroids

其中，data是一个n行m列的numpy数组，表示n个m维数据点；k表示要聚类的簇数；max_iter表示最大的迭代次数。函数返回值是一个元组，第一个元素是一个长度为k的列表，每个列表元素是一个包含数据点索引的列表，表示每个聚类簇中包含哪些数据点；第二个元素是一个k行m列的numpy数组，表示每个聚类簇的中心点。