10.2 示例:hello world!K-Means

我们先演示K-Means的基础使用,完整演示代码请见本书GitHub上的10-1.py。

加载K-Means库:


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import K-Means
from sklearn.datasets import make_blobs

生成测试样本:


n_samples = 1500
random_state = 170
X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, random_state=random_state)

进行聚类,指定聚类个数为3:


y_pred = KMeans(n_clusters=3, random_state=random_state).fit_predict(X)

可视化结果如下,图10-3为实例图。


plt.subplot(221)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.title("hello word!")
plt.show()

图10-3 K-Means算法实例图