KMeans多分类python代码

以下是KMeans多分类Python代码的示例：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

kmeans = KMeans(n_clusters=4)
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, s=50, cmap='viridis')

centers = kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='black', s=200, alpha=0.5);

请注意，这是一个通用的示例，您需要根据您的数据和需要进行相应的调整。

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kmeans 多维数据分类python代码

K-均值聚类（K-means clustering）是一种基于特征的聚类算法，它将数据点划分为不重叠的簇，每个簇由距离最近的中心点（称为“质心”）表示。Python中使用K-means聚类的示例代码如下：from sklearn.cluster import KMeans# 创建K-means实例
kmeans = KMeans(n_clusters=3)# 训练数据
kmeans.fit(X)# 对数据点进行分类
y_pred = kmeans.predict(X)

kmeans聚类算法python实现鸢尾花数据集分类的手写代码

以下是kmeans聚类算法python实现鸢尾花数据集分类的手写代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 设置聚类数量
K = 3

# 初始化聚类中心
centers = X[np.random.choice(X.shape[0], K, replace=False)]

# 迭代优化聚类中心
for i in range(100):
    # 计算每个样本到聚类中心的距离
    distances = np.sqrt(((X - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
    
    # 将每个样本分配到离它最近的聚类中心
    labels = np.argmin(distances, axis=0)
    
    # 更新聚类中心为每个聚类的样本均值
    for j in range(K):
        centers[j] = X[labels == j].mean(axis=0)

# 输出聚类结果
print("聚类中心：")
print(centers)
print("聚类结果：")
print(labels)

输出结果如下：

聚类中心：
[[5.9016129  2.7483871  4.39354839 1.43387097]
 [5.006      3.418      1.464      0.244     ]
 [6.85       3.07368421 5.74210526 2.07105263]]
聚类结果：
[1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1
 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 2 2 2 0 2 0
 2 0 2 0 0 0 2 0 0 0 2 2 2 2 2 0 2 2 2 0 2 2 2 0 2 2 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 2 2]

可以看到，聚类中心已经稳定，聚类结果也已经输出。