admin 管理员组

文章数量: 1086019


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

版权声明：本文标题：kmeans聚类算法python案例 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.roclinux.cn/p/1709964887a551386.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。