生成sklearn kmeans代码

好的，以下是使用sklearn进行KMeans聚类的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans

# 准备数据
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0],
     [4, 2], [4, 4], [4, 0]]
# 设置聚类数量
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
# 进行聚类
kmeans.fit(X)
# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
# 获取聚类中心
centroids = kmeans.cluster_centers_

以上代码中，`X`是待聚类的数据，`n_clusters`参数设置聚类数量，`fit`方法进行聚类，`labels`是聚类结果，`cluster_centers_`是聚类中心。

你可以根据你的需要修改数据和参数，如聚类数量、聚类方法等。

相关问题

sklearn kmeans 代码

下面是使用 sklearn 库进行 k-means 聚类的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 构造数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
              [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 创建 KMeans 模型并拟合数据
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 预测数据所属的簇
labels = kmeans.predict(X)

# 打印聚类中心和每个数据所属的簇
print(kmeans.cluster_centers_)
print(labels)

在上面的代码中，我们首先生成一个 6x2 的二维数组 `X` 作为输入数据，然后使用 `sklearn.cluster.KMeans` 类创建 k-means 模型，并使用 `fit` 方法对数据进行拟合。

接下来，我们使用 `predict` 方法预测每个数据所属的簇，并打印出聚类中心和每个数据所属的簇。在这个例子中，我们将数据分成了两个簇。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际上在使用 k-means 算法时，需要对数据进行预处理和优化参数等操作，以便得到更好的聚类结果。

sklearn Kmeans详解

K-Means 是一种聚类算法，它将数据集分成 K 个不同的簇，每个簇都包含具有相似特征的数据点。在 K-Means 算法中，每个簇的质心是该簇中所有点的平均值。

在 Scikit-learn 中，K-Means 算法可以使用 KMeans 类来实现。下面是使用 KMeans 类执行 K-Means 算法的步骤：

1. 导入 KMeans 类

   from sklearn.cluster import KMeans

2. 创建 KMeans 类对象

   kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)

参数说明：

- n_clusters：要分成的簇的数量。
- init：初始化方法。默认值为 'k-means++'。其他选项包括 'random' 和 ndarray。
- max_iter：最大迭代次数。默认值为 300。
- n_init：执行 K-Means 算法的次数。默认值为 10。
- random_state：随机种子。

3. 训练模型

   kmeans.fit(X)

参数 X 是包含数据的特征矩阵。

4. 预测簇

   kmeans.predict(X)

预测每个数据点所属的簇。

5. 获取质心

   kmeans.cluster_centers_

获取每个簇的质心。

6. 获取 SSE 值

   kmeans.inertia_

获取 SSE（Sum of Squared Errors）值，该值越小，表示聚类效果越好。

7. 可视化结果

将数据点和质心绘制到图表中，以便更好地理解聚类结果。

完整的代码示例：

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

# 生成数据
X = np.array([[5,3], [10,15], [15,12], [24,10], [30,45], [85,70], [71,80], [60,78], [55,52], [80,91],])

# 创建 KMeans 类对象
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)

# 预测簇
y_kmeans = kmeans.predict(X)

# 获取质心
centroids = kmeans.cluster_centers_

# 获取 SSE 值
sse = kmeans.inertia_

# 可视化结果
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], s=100, c=y_kmeans)
plt.scatter(centroids[:,0], centroids[:,1], marker='*', s=300, c='red')
plt.title('KMeans Clustering')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

输出结果：