sklearn实战：KMeans算法

最新推荐文章于 2025-05-26 10:35:51 发布

Douhh_sisy

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： scikit-learn 机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Douhh_sisy/article/details/80641199

本文将介绍如何在Python的sklearn库中运用KMeans算法进行数据聚类。我们将探讨KMeans的工作原理，设置参数，以及如何解读聚类结果。通过实例，你将学习到如何加载数据、预处理数据，并应用KMeans模型进行聚类分析。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from sklearn.datasets import make_blobs

X, y = make_blobs(n_samples=200,
                  n_features=2,
                  centers=4,
                  cluster_std=1,
                  center_box=(-10.0, 10.0),
                  shuffle=True,
                  random_state=1);