kmeans一维聚类python代码

以下是kmeans一维聚类的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成一维随机数据
data = np.random.rand(100)

# 将数据转换为二维数组
X = data.reshape(-1, 1)

# 定义聚类数
n_clusters = 3

# 创建KMeans对象
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 输出聚类结果
for i in range(n_clusters):
    print("Cluster ", i+1, ": ", data[labels == i])

以上代码使用了scikit-learn库中的KMeans类，通过生成一维随机数据，将其转换为二维数组，定义聚类数，创建KMeans对象，训练模型，获取聚类结果等步骤，实现了一维数据的聚类。

相关问题

kmeans聚类Python代码

下面是一个简单的kmeans聚类的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成一些随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 初始化KMeans对象并进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 输出每个样本所属的聚类类别
print(kmeans.labels_)

# 输出聚类中心坐标
print(kmeans.cluster_centers_)

这个示例中，我们使用numpy生成了一些随机的二维数据，然后使用sklearn库中的KMeans类进行聚类。聚类时指定了聚成3类，并设置了随机种子，以便结果可复现。最后输出了每个样本所属的聚类类别和聚类中心坐标。

一维数据聚类python代码

以下是一维数据聚类的 Python 代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成一维数据
data = np.random.randn(100)

# 聚类数量
k = 3

# KMeans 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(data.reshape(-1, 1))

# 聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 绘制散点图
plt.scatter(np.arange(len(data)), data, c=labels)
plt.show()

代码中使用了 `numpy`、`matplotlib` 和 `sklearn.cluster.KMeans` 模块。首先生成一维数据，然后定义聚类数量 `k`，接着使用 `KMeans` 模型进行聚类，并将聚类结果可视化。