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。

相关问题

kmeans聚类算法代码python

以下是kmeans聚类算法的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def kmeans(X, K, max_iters=100):
    centroids = X[np.random.choice(len(X), K, replace=False)]
    for i in range(max_iters):
        C = np.argmin(np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)), axis=)
        new_centroids = np.array([X[C == k].mean(axis=) for k in range(K)])
        if np.allclose(centroids, new_centroids):
            break
        centroids = new_centroids
    return C, centroids

# 生成数据
np.random.seed()
X = np.vstack([np.random.randn(100, 2) + [2, 2], np.random.randn(100, 2) + [-2, -2], np.random.randn(100, 2) + [2, -2]])
# 聚类
C, centroids = kmeans(X, 3)
# 可视化
plt.scatter(X[:, ], X[:, 1], c=C)
plt.scatter(centroids[:, ], centroids[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')
plt.show()

该代码实现了kmeans聚类算法，其中X为输入数据，K为聚类数目，max_iters为最大迭代次数。函数返回聚类结果C和聚类中心centroids。代码中还包括了一个简单的数据生成和可视化过程。

基因的KMeans聚类算法代码

下面是一个基因的KMeans聚类算法的简单实现代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 假设有10个基因，每个基因有5个表达值，组成一个5x10的矩阵
data = np.random.rand(5, 10)

# 定义k值为3，表示将数据点划分为3个簇
k = 3

# 使用sklearn库中的KMeans聚类算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=k).fit(data)

# 打印每个数据点所属的簇
print(kmeans.labels_)

这个代码示例中，我们首先生成了一个5x10的基因表达矩阵，然后定义了k值为3，表示将数据点划分为3个簇。接着使用sklearn库中的KMeans聚类算法进行聚类，并打印每个数据点所属的簇。在真实的基因表达谱数据中，我们可以通过类似的方法来研究基因之间的相似性和差异性。