kmeans python

{
if (ptr == NULL)
return;

inorderHelper(ptr->left);
cout << ptr->data << " ";
inorderKMeans是一种聚类算法，可以用于将数据集分成多个簇。Python中有很多库可以Helper(ptr->right);
}

template<typename T>
void RedBlackTree<T>::preorderHelper(Node<T> *ptr) {
if (实现KMeans算法，比如scikit-learn、numpy等。以下是使用scikit-learn实现KMeans算法的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成随机数据
dataptr == NULL)
        return;

    cout << ptr->data << " ";
    preorderHelper(ptr->left);
    preorderHelper(ptr-> = np.random.rand(100, 2)

# 定义KMeans模型，设置聚类个数为3
kmeans =right);
}

template<typename T>
void RedBlackTree<T>::inorder() {
    inorderHelper(root);
}

template<typename T>
void KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型
kmeans.fit(data)

# 打印聚类结果
print(kmeans.labels RedBlackTree<T>::preorder() {
    preorderHelper(root);
}

int main() {
    RedBlackTree<int> rbt;

   _)

代码中首先生成了一个包含100个样本的二维随机数据集，然后定义了一个 rbt.insert(7);
rbt.insert(6);
rbt.insert(5);
rbt.insert(4);
rKMeans模型，并设置聚类个数为3。接着使用fit()方法训练模型，最后打印聚类结果。

注意：在使用KMeans算法时，需要根据实际情况选择合适的聚类个数，bt.insert(3);
rbt.insert(2);
rbt.insert(1);

cout << "Inorder traversal: ";
否则会影响聚类效果。