kmeans聚类算法核心代码python

以下是KMeans聚类算法的核心代码示例，使用Python的scikit-learn库实现：

from sklearn.cluster import KMeans

# 创建KMeans对象，设置聚类数为3
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型并进行聚类
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0],
     [4, 2], [4, 4], [4, 0]]
kmeans.fit(X)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

上述代码中，首先导入了scikit-learn库中的KMeans类。然后创建了一个KMeans对象，将聚类数设置为3。接着，使用fit()方法对数据进行训练，并使用labels_属性获取聚类结果。