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2024年3月9日发(作者：vb语言是一种面向什么语言)

kmeans聚类算法python案例

以下是一个使用K-means算法进行聚类的Python案例：

```python

import numpy as np

import as plt

from r import KMeans

# 生成随机数据（2个簇）

(0)

n_samples = 1000

X = (n_samples, 2)

# 使用K-means算法进行聚类

n_clusters = 2

kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)

(X)

y_pred = t(X)

centroids = r_centers_

# 可视化聚类结果

r(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)

r(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='x', s=200,

linewidths=3, color='r')

("K-means Clustering")

()

```

在这个案例中，我们使用`numpy`库生成了一个包含1000个样

本的数据集，每个样本有两个特征。然后，我们使用`scikit-learn`库的`KMeans`模型对数据进行聚类。聚类的簇数设定为2。最后，我们使用`matplotlib`库将聚类结果可视化展示出来，并将聚类中心用红色的"x"标记出来。

运行上述代码，你将会得到一个散点图，其中的散点被分成了两个簇，并且每个簇的中心点用红色的"x"标记出来。


本文标签： 聚类 进行 红色

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