python写一个用k-means++ 生成9个聚类中心并返回的代码

以下是用Python实现K-means算法生成9个聚类中心的代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成随机数据
data = np.random.rand(100, 2)

# 使用K-means算法生成9个聚类中心
kmeans = KMeans(n_clusters=9, random_state=0).fit(data)

# 输出聚类中心
print(kmeans.cluster_centers_)

解释：

1. 首先导入必要的库，包括NumPy和Scikit-learn的KMeans算法。

2. 然后生成随机数据，这里我们生成100个二维数据点。

3. 接着使用K-means算法生成9个聚类中心，其中n_clusters参数指定了聚类中心的数量，random_state参数指定了随机种子以确保结果可重复。

4. 最后输出聚类中心。

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使用python代码实现输出k-means++算法的聚类结果

以下是使用Python实现k-means++算法的聚类结果的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

def kmeans_plus_plus(X, k):
    centers = [X[np.random.randint(len(X))]] # 随机初始化第一个簇中心
    while len(centers) < k:
        dists = np.array([min([np.linalg.norm(x - c) for c in centers]) for x in X])
        probs = dists / dists.sum()
        cumprobs = probs.cumsum()
        r = np.random.rand()
        for j, p in enumerate(cumprobs):
            if r < p:
                i = j
                break
        centers.append(X[i])
    return np.array(centers)

# 生成一些随机数据
np.random.seed(0)
X = np.vstack((np.random.randn(100, 2) * 0.75 + np.array([1, 0]),
               np.random.randn(100, 2) * 0.25 + np.array([-0.5, 0.5]),
               np.random.randn(100, 2) * 0.5 + np.array([-0.5, -0.5])))
# 使用k-means++聚类算法进行聚类
k = 3
init_centers = kmeans_plus_plus(X, k)
kmeans = KMeans(init=init_centers, n_clusters=k)
kmeans.fit(X)
# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

该代码使用numpy生成一些随机数据，并使用k-means++算法进行聚类，输出聚类结果。其中，`kmeans_plus_plus`函数实现了k-means++算法，`KMeans`类是scikit-learn库中的k-means算法实现。

k-means++聚类算法python实例

下面是一个使用k-means++聚类算法的Python实例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成随机数据
X = np.random.randn(100, 2)

# 使用k-means++聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
pred_y = kmeans.fit_predict(X)

# 可视化聚类结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X[:,0], X[:,1])
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=300, c='red')
plt.show()

此代码将生成一个包含100个点的随机数据集，并使用k-means++聚类算法将其分成三个簇。最后，使用matplotlib库可视化聚类结果。