三维聚类算法代码

下面是一个使用K-Means算法进行三维聚类的示例代码，其中包括了上述步骤：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成随机数据
data = np.random.rand(100, 3)

# 初始化K-Means模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)

# 训练模型
kmeans.fit(data)

# 获取每个数据点所属的聚类标签
labels = kmeans.labels_

# 获取每个聚类的中心点坐标
centers = kmeans.cluster_centers_

在上面的代码中，我们使用了Python的NumPy库生成了100个三维随机数据点。然后，我们使用scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，将数据分为3个聚类。最后，我们获取了每个数据点所属的聚类标签和每个聚类的中心点坐标。

相关问题

三维聚类算法matlab代码

下面是一个使用K-Means算法进行三维聚类的Matlab代码，其中包括了上述步骤：

% 生成随机数据
data = rand(100, 3);

% 初始化K-Means模型
k = 3;
[idx, centers] = kmeans(data, k);

% 获取每个数据点所属的聚类标签
labels = idx;

% 获取每个聚类的中心点坐标
centers = centers;

在上面的代码中，我们使用Matlab的rand函数生成了100个三维随机数据点。然后，我们使用kmeans函数进行聚类，将数据分为3个聚类。最后，我们获取了每个数据点所属的聚类标签和每个聚类的中心点坐标。

kmeans三维聚类算法matlab代码

以下是kmeans三维聚类算法的Matlab代码：

% 生成三维数据
data = rand(100,3);

% 聚类数目
k = 3;

% 迭代次数
max_iter = 100;

% 初始化聚类中心
center = data(1:k,:);

% 迭代计算聚类中心
for i = 1:max_iter
    % 计算每个样本到聚类中心的距离
    dist = pdist2(data, center);
    
    % 确定每个样本所属的聚类
    [~, label] = min(dist, [], 2);
    
    % 更新聚类中心
    for j = 1:k
        center(j,:) = mean(data(label == j,:));
    end
end

% 可视化聚类结果
scatter3(data(:,1), data(:,2), data(:,3), 10, label, 'filled');

代码实现了对三维数据的kmeans聚类，其中包括数据的生成、聚类数目、迭代次数、聚类中心的初始化、计算每个样本到聚类中心的距离、确定每个样本所属的聚类、更新聚类中心以及可视化聚类结果等步骤。