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 ]

pso优化kmeans聚类算法python代码

PSO优化KMeans聚类算法是一种基于粒子群优化算法改进的聚类算法，它通过优化KMeans聚类算法中的初始质心来提高聚类效果。以下是Python实现代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

class PSO_KMeans():
    def __init__(self, n_clusters, n_particles, n_iterations):
        self.n_clusters = n_clusters
        self.n_particles = n_particles
        self.n_iterations = n_iterations

    def fit(self, X):
        self.swarm_pos = np.random.uniform(low=X.min(axis=0), high=X.max(axis=0), size=(self.n_particles, X.shape, self.n_clusters))
        self.swarm_vel = np.zeros_like(self.swarm_pos)

        for i in range(self.n_iterations):
            # 计算每个粒子的适应度值
            fitness = np.zeros((self.n_particles,))
            for j in range(self.n_particles):
                kmeans = KMeans(n_clusters=self.n_clusters, init=self.swarm_pos[j])
                kmeans.fit(X)
                fitness[j] = -kmeans.score(X)

            # 更新全局最优解和局部最优解
            if i == 0:
                self.global_best_pos = self.swarm_pos[np.argmin(fitness)]
                self.global_best_fitness = np.min(fitness)
                self.local_best_pos = self.swarm_pos.copy()
                self.local_best_fitness = fitness.copy()
            else:
                mask = fitness < self.local_best_fitness
                self.local_best_pos[mask] = self.swarm_pos[mask]
                self.local_best_fitness[mask] = fitness[mask]
                if np.min(fitness) < self.global_best_fitness:
                    self.global_best_pos = self.swarm_pos[np.argmin(fitness)]
                    self.global_best_fitness = np.min(fitness)

            # 更新粒子速度和位置
            r1, r2 = np.random.rand(self.n_particles, X.shape, self.n_clusters), np.random.rand(self.n_particles, X.shape, self.n_clusters)
            self.swarm_vel = 0.5 * self.swarm_vel + 1 * r1 * (self.local_best_pos - self.swarm_pos) + 1 * r2 * (self.global_best_pos - self.swarm_pos)
            self.swarm_pos += self.swarm_vel

        # 训练完毕后，使用全局最优解进行聚类
        kmeans = KMeans(n_clusters=self.n_clusters, init=self.global_best_pos)
        kmeans.fit(X)
        self.labels_ = kmeans.labels_
        self.cluster_centers_ = kmeans.cluster_centers_

pso_kmeans = PSO_KMeans(n_clusters=3, n_particles=50, n_iterations=100)
pso_kmeans.fit(X)
labels = pso_kmeans.labels_
cluster_centers = pso_kmeans.cluster_centers_