使用 Kmeans 算法对手写数字识别数据集进行聚类。

首先，我们需要加载手写数字识别数据集。我们可以使用sklearn库中的load_digits函数来加载数据集。代码如下：

from sklearn.datasets import load_digits
import numpy as np

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

接下来，我们可以使用Kmeans算法对数据进行聚类。Kmeans算法是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类。我们可以使用sklearn库中的KMeans函数来执行Kmeans聚类。

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0)
clusters = kmeans.fit_predict(X)

在这里，我们要将数据集分成10个类。聚类完成后，我们可以使用matplotlib库可视化聚类结果。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(2, 5, figsize=(8, 3))
centers = kmeans.cluster_centers_.reshape(10, 8, 8)

for axi, center in zip(ax.flat, centers):
    axi.set(xticks=[], yticks=[])
    axi.imshow(center, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.binary)

这将显示10个聚类的中心图像。每个聚类的中心图像是一张8x8的手写数字图像。