有序样本的聚类分析法代码

以下是 Python 中使用 K-means 算法进行有序样本聚类分析的示例代码：

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

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.sort(np.random.uniform(0, 1, 20))
y = np.sin(2 * np.pi * x) + np.random.normal(0, 0.3, 20)

# 数据可视化
plt.scatter(x, y)
plt.show()

# 将数据转化成特征矩阵
X = np.column_stack((x, y))

# 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 可视化聚类结果
labels = kmeans.predict(X)
colors = ["r", "g", "b"]
for i in range(len(X)):
    plt.scatter(x[i], y[i], color=colors[labels[i]])
plt.show()

在这个示例中，我们生成了一个包含 20 个数据点的随机数据集，然后使用 K-means 算法将它们分成了 3 类。最后，我们将聚类结果可视化了出来。

需要注意的是，由于有序样本聚类分析法需要考虑数据的顺序性，因此在使用 K-means 算法时，需要将数据点的横坐标（或其他有序属性）作为特征矩阵的一列，以便算法能够考虑数据的顺序性。