高维kmeans掉包

高维k-means是一种用于高维数据聚类的方法。使用sklearn库中的cluster模块可以实现高维k-means聚类。在使用该模块时，你可以通过调整参数来进行聚类操作。例如，你可以指定聚类的个数(n_clusters)、初始化方法(init)、最大迭代次数(max_iter)等。

下面是一个使用sklearn库中的KMeans类进行高维k-means聚类的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 准备数据
X = np.random.rand(100, 10)  # 生成100个10维的随机数据

# 创建KMeans对象并进行聚类
est = KMeans(n_clusters=8)  # 设置聚类的个数为8
est.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = est.labels_
centroids = est.cluster_centers_

在上述代码中，我们首先生成了一个随机的高维数据集X，然后创建了一个KMeans对象并设置聚类的个数为8。接下来，我们调用fit方法对数据进行聚类，得到了每个样本的类别标签(labels)和聚类中心(centroids)。