Kmeans聚类算法应用实战

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首先，还是老套路，开始前先导入我们要用到的库函数并做一些必要的环境设置。

import numpy as npimport os%matplotlib inlineimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['axes.labelsize'] = 14plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 12plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 12import warningswarnings.filterwarnings('ignore')np.random.seed(42)

一、Kmeans基本使用方法

为了验证Kmeans模型效果，我们手动创建一个数据集，这里我们使用了sklearn包中的make_blobs函数来帮助我们快速的生成数据集合，这个函数可以根据我们输入的一些聚类点，自动的生成一些聚类簇数据集合。

from sklearn.datasets import make_blobs

make_blobs的用法

data, label = make_blobs(n_features=2, n_samples=100, centers=3, random_state

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