python kmeans聚类一维数据
时间: 2023-06-23 10:56:17 AIGC 浏览: 196
下面是一个使用sklearn库实现KMeans聚类算法对一维数据进行聚类的Python代码示例:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据集
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100)
# 将一维数据转为二维数据
X = X.reshape(-1, 1)
# 使用KMeans聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
# 绘制聚类结果
plt.scatter(X, np.zeros_like(X), c=kmeans.labels_, cmap='viridis')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_, np.zeros_like(kmeans.cluster_centers_), marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')
plt.show()
```
该代码首先生成了一个一维的随机数据集X,然后将其转为二维数据,使用KMeans聚类算法将数据集分为3类。最后绘制了聚类结果,其中每个点的颜色表示其所属的类别,红色的x表示每个类别的中心点。由于数据是一维的,所以y轴坐标都为0。
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