python kmeans聚类 库实现代码

下面是一个示例Python KMeans聚类实现代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 创建数据集
X = np.random.rand(10, 2)

# 设置聚类数量
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 预测聚类结果
labels = kmeans.predict(X)

该代码使用了scikit-learn库中的KMeans聚类算法。首先，生成了一个2维的随机数据集X，然后将聚类数量设置为2。接下来，训练模型，使用fit方法，并利用训练好的模型预测每个点属于哪个簇，使用predict方法。最后，将聚类结果存储在labels向量中。

相关问题

python kmeans聚类算法代码

Python kmeans聚类算法代码如下：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

#生成随机数据，因为是演示示例，故意生成两组数据
x1 = np.random.uniform(0,1,(100,2))
x2 = np.random.uniform(2,3,(100,2))
X = np.vstack((x1,x2))

# 实例化KMeans对象，并且设置聚类数为2
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 拟合聚类模型
kmeans.fit(X)

# 输出聚类后的标签
print(kmeans.labels_)

# 输出聚类后的中心点
print(kmeans.cluster_centers_)

以上代码通过导入numpy库生成随机数据，并将两组数据合并为一个二维矩阵X，然后使用sklearn.cluster库中的KMeans类进行聚类模型的实例化，聚类数设置为2。接着，调用fit()方法拟合模型，获取聚类后的标签和中心点，最后输出聚类后的标签和中心点。

以上便是Python kmeans聚类算法代码的实现方法，通过以上代码可以很方便地进行kmeans聚类算法的实现，用于数据分析和机器学习等相关领域。

python kmeans聚类

Python Kmeans聚类是一种常用的聚类算法，可以将数据分为不同的群组。根据引用的代码示例，可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现Kmeans聚类算法。首先，导入所需的库，并读取数据集。然后，使用KMeans类来拟合数据并进行聚类。最后，使用散点图可视化结果。

具体的代码示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取数据集
df = pd.read_excel('13信科学生成绩.xlsx')
data = np.array(df)

# 使用KMeans进行聚类
y_pred = KMeans(n_clusters=3, random_state=9).fit_predict(data)

# 可视化结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=y_pred)
plt.show()

根据引用中的代码，首先导入所需的库，并读取数据集。然后使用KMeans类来拟合数据并进行聚类，并将聚类结果绘制成散点图。

根据引用中提供的完整代码，可以看到Kmeans聚类的核心思想是初始化随机的k个中心点，然后通过迭代来不断优化中心点和样本的归属关系，直到满足停止条件。

希望以上内容对你有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python实现Kmeans聚类算法](https://download.csdn.net/download/weixin_38750829/12870422)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python实现kmeans聚类](https://blog.csdn.net/weixin_46657323/article/details/122990560)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【机器学习】全面解析Kmeans聚类算法（Python）](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/122183696)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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