sklearn对mnist手写体数据进行kmeans分类代码实现

以下是使用Scikit-learn对MNIST手写数字数据集进行KMeans聚类的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_digits
import matplotlib.pyplot as plt

# 载入数据集
digits = load_digits()

# 取出数据集中的图片数据
data = digits.data

# 设置KMeans聚类的参数
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=42)

# 训练KMeans模型
kmeans.fit(data)

# 取出聚类中心（即数字0-9的代表图片）
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_

# 展示聚类中心
fig, ax = plt.subplots(2, 5, figsize=(8, 3))
centers = [center.reshape((8, 8)) for center in cluster_centers]
for axi, center in zip(ax.flat, centers):
    axi.set(xticks=[], yticks=[])
    axi.imshow(center, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.binary)

plt.show()

首先，我们导入了KMeans模型和MNIST数据集。然后，我们从数据集中获取图片数据，并设置KMeans聚类的参数。接下来，我们使用数据训练KMeans模型，并取出聚类中心。最后，我们展示了聚类中心的图像。