kmeans聚类算法python实例

KMeans 聚类算法是一种基于距离的聚类算法，用于将数据点分成若干组。在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库中的 KMeans 函数来实现 KMeans 聚类算法。

以下是一个 Python 实现 KMeans 聚类算法的示例：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 模拟数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 创建 KMeans 模型，并将数据聚类为两组
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 获取聚类中心
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_

print("聚类结果：", labels)
print("聚类中心：", cluster_centers)

结果如下：

聚类结果： [0 1 0 1 0 1]
聚类中心： [[1. 2.]
 [4. 2.]]