KMeans算法python

KMeans是一种无监督的聚类算法，它属于划分型聚类方法，用于将一组数据分组成K个互斥、互连的簇。在Python中，你可以使用scikit-learn库来实现KMeans算法，其基本步骤如下：

1. 导入必要的库：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

2. 准备数据集，可以是一个二维数组或DataFrame：

data = np.array([[...], [...], ...]) # 数据点列表

3. 初始化KMeans模型并设置簇的数量K：

kmeans = KMeans(n_clusters=K)

4. 拟合数据：

kmeans.fit(data)

5. 获取簇中心（即质心）和每个数据点所属的簇标签：

centroids = kmeans.cluster_centers_
labels = kmeans.labels_

6. 可视化结果或进行进一步的数据分析。