共計 518 個字符，預(yù)計需要花費(fèi) 2 分鐘才能閱讀完成。

在 Python 中，可以使用 scikit-learn 庫中的 KMeans 類來實(shí)現(xiàn) KMeans 聚類算法。下面是一個簡單的示例代碼：

from sklearn.cluster import KMeans

# 創(chuàng)建一個 KMeans 對象，指定聚類的簇數(shù)為 k 
kmeans = KMeans(n_clusters=k)

# 將數(shù)據(jù)傳入 KMeans 對象進(jìn)行聚類 
kmeans.fit(data)

# 獲取聚類結(jié)果，即每個樣本所屬的簇 
labels = kmeans.labels_

# 獲取聚類的中心點(diǎn) 
centroids = kmeans.cluster_centers_

在上面的代碼中，data 是一個包含樣本數(shù)據(jù)的數(shù)組，每行表示一個樣本。n_clusters 參數(shù)指定聚類的簇數(shù)，即 k 的值。fit 方法用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，labels_ 屬性返回每個樣本所屬的簇，cluster_centers_ 屬性返回聚類的中心點(diǎn)。

需要注意的是，KMeans 算法對數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行聚類，因此需要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取或者降維。另外，KMeans 算法的結(jié)果受到初始中心點(diǎn)的選擇影響，有可能得到不同的聚類結(jié)果。為了避免這個問題，可以通過多次運(yùn)行 KMeans 算法，選擇聚類結(jié)果最好的一次。

丸趣 TV 網(wǎng) – 提供最優(yōu)質(zhì)的資源集合！