来一份聚类的代码

好的，以下是一个简单的 K-Means 聚类的 Python 代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 初始化 KMeans 模型，设置聚类个数为 3
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 对数据进行聚类
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 输出聚类结果
print(labels)

上述代码中，我们首先生成了一个 100 行 2 列的随机数据，然后初始化了一个 KMeans 模型，并将聚类个数设置为 3。然后，我们使用 `fit()` 方法对数据进行聚类，并使用 `labels_` 属性获取聚类结果。最后，我们将聚类结果输出。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码。在实际应用中，我们可能还需要进行数据预处理、模型调参等操作，以获得更好的聚类效果。

相关问题

层次聚类代码 csdn

层次聚类是一种将数据样本按照相似度进行层级划分并聚类的方法。在CSDN上可以找到很多关于层次聚类的代码示例。

层次聚类的代码一般涉及到以下几个步骤：

1. 数据预处理：首先需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、标准化、缺失值处理等。这些步骤可以根据具体的数据集和需求进行选择和处理。

2. 计算相似度矩阵：层次聚类需要先计算样本间的相似度。常用的方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。根据数据的类型和特点选择相应的相似度度量方法。

3. 构建距离矩阵：根据相似度计算结果，可以得到样本间的距离矩阵。其中距离可以通过相似度进行转换，例如通过取反或者进行标准化处理。

4. 构建聚类树：根据距离矩阵，使用一定的聚合策略（如单链聚类、完全链聚类、平均链聚类等）构建层次聚类树。树的每个节点表示一个聚类集合，根节点为全集合，叶节点为单个样本。

5. 切割聚类树：通过设定阈值或者簇的个数，可以从聚类树中切割出聚类簇。阈值确定了簇之间的相似度，簇的个数与具体的问题相关。

6. 可视化结果：使用可视化工具（如matplotlib等）将聚类结果进行绘制，以便于观察和分析。

在CSDN上可以找到很多关于层次聚类的代码示例，可以根据自己的需求搜索相关的代码和教程。代码示例可以通过编程语言区分，如Python、R等，也可以根据具体的层次聚类算法进行搜索。

python 聚类代码

以下是一个简单的 Python 聚类代码，使用了 scikit-learn 库中的 KMeans 聚类算法：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 创建数据集
X = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])

# 定义聚类器
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 拟合数据
kmeans.fit(X)

# 打印聚类结果
print(kmeans.labels_)

在这个例子中，我们创建了一个二维数据集 `X`，其中包含了六个点。然后，我们定义了一个聚类器 `kmeans`，并将其拟合到数据集中。最后，我们打印了聚类结果，即每个点所属的簇的标签。在这个例子中，我们将数据集分成了两个簇，所以标签只有 0 和 1 两种可能。