sklearn kmeans 实例

好的，下面是一个使用sklearn实现KMeans聚类的简单示例：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.6, random_state=0)

# 构建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=4)

# 拟合数据并进行聚类
kmeans.fit(X)

# 预测聚类结果
y_pred = kmeans.predict(X)

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.title("KMeans Clustering")
plt.show()

这个示例生成了一个包含4个聚类中心的随机数据集，并使用KMeans算法进行聚类。聚类结果通过散点图进行展示。

相关问题

sklearn KMeans参数

Sklearn中的KMeans参数包括：
- n_clusters：表示我们希望将数据分成多少个类别。这是KMeans中的k值，也是唯一必填的参数。默认为8类，但我们可以通过观察数据分布来选择合适的值作为输入。
- init：表示初始质心的放置方法。默认为'k-means++'，它会智能地选择初始质心以加快算法的收敛速度。还可以通过设置为'random'来随机选择初始质心。
- random_state：用于确定初始质心的随机数发生器的种子。默认为None，每次运行算法都会得到不同的结果。如果需要可重现的结果，可以指定一个固定的随机种子值。
- n_init：表示运行KMeans算法的次数。默认为10次，每次使用不同的随机初始质心。最后会选择具有最低误差的结果作为输出。

Calinski-Harabasz指数（Calinski-Harabasz Index）可以用来评估聚类结果的质量，对应的方法是metrics.calinski_harabaz_score。该指数值越大，表示聚类结果越好。

总结起来，KMeans算法的参数有n_clusters、init、random_state和n_init，可以通过调整这些参数来获得更好的聚类结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [调用sklearn库的K-Means聚类分析实例](https://download.csdn.net/download/zhaohaibo_/10225230)[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的scikit-learn机器学习库实现kmeans聚类（参数、方法、实例、评估）](https://blog.csdn.net/weixin_43251493/article/details/104855324)[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* [sklearn之kmeans](https://blog.csdn.net/weixin_45580742/article/details/104493924)[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%"]
[ .reference_list ]

python调用sklearn包kmeans

首先，你需要安装 scikit-learn 库，使用命令 `pip install scikit-learn`。然后在代码中引入该库，使用如下代码调用 k-means 算法：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 实例化 KMeans 模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 获取聚类标签
labels = kmeans.labels_

# 获取聚类中心
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_

这样，就可以使用 scikit-learn 的 k-means 算法对数据进行聚类了。