sklearn科学库

pip install sklearn

#生成随机数据
from sklearn.datasets import make_blobs


"""
centers : int  用于生成随机数据得中心点个速

random_state=int  设置随机数据起始值 （这里可以达到生成固定数据得功效）

c=y    y是标签 这样会上色
"""
x,y=make_blobs(centers=2,random_state=int)

x 是点  y是属于那个组得标签

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)

聚类算法发现 2簇数据点中心

from sklearn.cluster import KMeans

KMeans需要告诉潜在中心 会严格按照你告诉他得去分

---

1生成一个km得算法模型

km = KMeans(n_clusters=2)

#fit训练
km.fit(X)

#cluster_centers 返回聚类中心
km.cluster_centers_


#predict 根据模型预测的分组值
km.predict(X)

#真实的分组结果
y