kmeans聚类算法python应用
时间: 2023-08-17 16:05:54 浏览: 172
在Python中使用K-means聚类算法进行数据聚类的步骤如下:
1. 导入所需的库:导入sklearn.cluster库中的KMeans函数,以及其他必要的库如matplotlib.pyplot和numpy。
2. 准备数据:将数据准备成一个二维数组,其中每个子数组包含两个元素,代表数据点的坐标。
3. 创建KMeans模型:使用KMeans函数创建一个KMeans模型,并指定聚类的数量(n_clusters参数)。
4. 训练模型:使用fit函数对数据进行训练,即使用K-means算法对数据进行聚类。
5. 预测结果:使用predict函数对数据进行预测,即将每个数据点分配到对应的聚类类别中。
6. 输出结果:打印预测结果,即每个数据点所属的聚类类别。
下面是一个使用K-means算法对数据进行聚类的示例代码:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
x = np.array([1, 3, 6, 3, 2, 1, 0, 7, 9, 8, 7, 0, 6, 2])
y = np.array([1, 4, 3, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 5, 7, 8, 9])
a = np.zeros(shape=(14, 2))
for i in range(14):
a[i][0 = x[i]
a[i][1 = y[i]
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(a)
pred = kmeans.predict(a)
print(pred)
```
在这个示例中,我们使用一个二维数组`a`来表示14个数据点的坐标,然后使用KMeans函数创建一个KMeans模型,并指定聚类的数量为2。然后我们对数据进行训练和预测,并打印预测结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [典型聚类——K-means算法原理及python实战](https://blog.csdn.net/m0_64111502/article/details/122387773)[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^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [(数学建模-机器学习)K-means聚类算法(python实现)](https://blog.csdn.net/numb_ac/article/details/102597563)[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^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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