请给出python的Kmeans聚类代码
时间: 2023-03-09 14:11:28 浏览: 67
KMeans聚类代码的python实现如下:from sklearn.cluster import KMeans# 定义要聚类的数据集
X = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9, 10]]# 定义KMeans聚类模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)# 聚类结果
print(kmeans.labels_)
print(kmeans.cluster_centers_)
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python kmeans聚类算法代码
Python kmeans聚类算法代码如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
#生成随机数据,因为是演示示例,故意生成两组数据
x1 = np.random.uniform(0,1,(100,2))
x2 = np.random.uniform(2,3,(100,2))
X = np.vstack((x1,x2))
# 实例化KMeans对象,并且设置聚类数为2
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
# 拟合聚类模型
kmeans.fit(X)
# 输出聚类后的标签
print(kmeans.labels_)
# 输出聚类后的中心点
print(kmeans.cluster_centers_)
```
以上代码通过导入numpy库生成随机数据,并将两组数据合并为一个二维矩阵X,然后使用sklearn.cluster库中的KMeans类进行聚类模型的实例化,聚类数设置为2。接着,调用fit()方法拟合模型,获取聚类后的标签和中心点,最后输出聚类后的标签和中心点。
以上便是Python kmeans聚类算法代码的实现方法,通过以上代码可以很方便地进行kmeans聚类算法的实现,用于数据分析和机器学习等相关领域。
python kmeans聚类 库实现代码
下面是一个示例Python KMeans聚类实现代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建数据集
X = np.random.rand(10, 2)
# 设置聚类数量
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
# 训练模型
kmeans.fit(X)
# 预测聚类结果
labels = kmeans.predict(X)
```
该代码使用了scikit-learn库中的KMeans聚类算法。首先,生成了一个2维的随机数据集X,然后将聚类数量设置为2。接下来,训练模型,使用fit方法,并利用训练好的模型预测每个点属于哪个簇,使用predict方法。最后,将聚类结果存储在labels向量中。