データ マイニング K 平均法アルゴリズム (Python コードを使用して実装)

KMeans クラスタリング アルゴリズムは、データ ポイントをグループに分割するために使用される距離ベースのクラスタリング アルゴリズムです。Python では、scikit-learn ライブラリの KMeans 関数を使用して KMeans クラスタリング アルゴリズムを実装できます。
以下は、いくつかの簡単な K-means クラスタリング実装コードです。

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
 
# 模拟数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
 
# 创建 KMeans 模型，并将数据聚类为两组
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
 
# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
 
# 获取聚类中心
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_
 
print("聚类结果：", labels)
print("聚类中心：", cluster_centers)