sklearn.cluster.kmeans代码示例一下

当然，我很乐意提供一个sklearn.cluster.kmeans的示例代码，您可以参考下面的示例：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# generate random data
X = np.random.rand(100, 2)

# define the number of clusters
n_clusters = 4

# initialize KMeans object
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0)

# fit the data
kmeans.fit(X)

# predict the clusters for new data
new_data = np.random.rand(10, 2)
labels = kmeans.predict(new_data)

print('Cluster labels for new data:', labels)

这是一个简单的KMeans聚类的示例，它使用随机生成的2维数据，并将其分为4个集群。您可以根据需要修改数据和集群数来适应您的项目。

相关问题

sklearn.cluster.kmeans导入数据集代码示例

好的，您可以使用以下代码示例导入数据集并进行 k-means 聚类：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()

# 获取特征数据
X = iris.data

# 定义 k-means 聚类模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 将数据集聚类
kmeans.fit(X)

# 输出数据集聚类结果
print(kmeans.labels_)

这段代码导入了 sklearn 库中的 iris 数据集，然后使用 k-means 算法将数据集聚类成 3 类，并输出每个样本所属的类别。

sklearn.cluster.kmeans导入文件夹中数据集代码示例

以下是一个示例代码，演示了如何使用sklearn.cluster.kmeans来对一个文件夹中的数据集进行聚类：

import os
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 定义文件夹路径
folder_path = "/path/to/your/folder"

# 读取所有文件，并将它们转换为向量形式
file_vectors = []
for file_name in os.listdir(folder_path):
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    with open(file_path, 'r') as f:
        file_content = f.read()
        file_vector = [ord(c) for c in file_content]
        file_vectors.append(file_vector)

# 将向量转换为矩阵
data_matrix = np.asarray(file_vectors)

# 运行KMeans聚类算法
num_clusters = 10
model = KMeans(n_clusters=num_clusters, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1)
model.fit(data_matrix)

# 输出每个簇中的文件名
for i in range(num_clusters):
    indices = np.where(model.labels_ == i)[0]
    print("Cluster ", i, " contains the following files:")
    for idx in indices:
        print(os.listdir(folder_path)[idx])
    print()

在这个示例中，我们假设文件夹中包含许多文本文件。我们首先读取每个文件，并将其转换为一个向量（每个字符都用其ASCII码表示）。然后，我们将这些向量组成一个矩阵，并将其传递给KMeans算法。最后，我们输出每个簇中包含的文件名。