python kmeans聚类算法代码

Python kmeans聚类算法代码如下：

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。