k均值聚类python源码 鸢尾花

k均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为k个不同的簇。下面是一个使用Python实现k均值聚类的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 创建KMeans对象并进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(X)

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

# 打印聚类结果
for i in range(len(X)):
    print("样本点 ", X[i], " 属于簇 ", labels[i])

# 打印聚类中心点
print("聚类中心点：")
for centroid in centroids:
    print(centroid)

上述代码使用了`sklearn`库中的`KMeans`类来实现k均值聚类。首先，我们加载了鸢尾花数据集，并将其存储在变量`X`中。然后，我们创建了一个`KMeans`对象，并指定了要划分的簇数为3。接下来，我们使用`fit`方法对数据进行聚类，并通过`labels_`属性获取每个样本点所属的簇标签。最后，我们打印了每个样本点的簇标签和聚类中心点。

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k均值聚类python源码

以下是使用Python实现k均值聚类的源码示例：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 准备数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])

# 创建并训练k均值聚类模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_

# 打印聚类结果
print("聚类标签：", labels)
print("簇中心坐标：", centers)

以上代码使用了scikit-learn库中的KMeans类，首先定义了一个数据集X，然后通过创建并训练KMeans对象，可以得到每个样本点的聚类标签和簇中心坐标。

K均值聚类python源码

很高兴为您解答问题！以下是K均值聚类的Python源代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

#创建数据集
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

#创建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)

#对数据进行聚类
kmeans.fit(X)

#输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

此代码使用Scikit-learn库中的KMeans类，使用给定的数据集对其进行聚类。如果您对此有任何问题，请随时向我提问！