python一维聚类

要在Python中进行一维聚类，你可以使用scikit-learn库中的KMeans算法。首先，你需要导入KMeans类，然后将一维数组列表赋给变量x。接下来，你可以创建一个KMeans对象，并将n_clusters参数设置为你想要的聚类数目，例如3。然后，使用fit()方法对数据进行聚类，并使用cluster_centers_属性获取聚类中心。最后，你可以将聚类中心打印出来。

下面是一个示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans

x = a.reshape(-1, 1)  # 将一维数组转换为二维数组

myKmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 聚类成3个簇
myKmeans.fit(x)
centers = list(myKmeans.cluster_centers_)
print(centers)

如果你有一个二维列表，你可以直接将其赋给变量x，并按照相同的步骤进行聚类：

from sklearn.cluster import KMeans

x = 二维列表

myKmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 聚类成3个簇
myKmeans.fit(x)
centers = list(myKmeans.cluster_centers_)
print(centers)

这样，你就可以使用KMeans算法对一维数据进行聚类了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python利用kmeans一维聚类和二维聚类](https://blog.csdn.net/weixin_43907136/article/details/128043087)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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