K-Means聚类结果怎么用Python画出带质心的彩色散点图?

### K-Means 聚类结果可视化 以下是通过 `matplotlib` 和其他相关库实现 K-Means 聚类结果可视化的完整方法: #### 导入必要的库 为了完成此任务,需要导入以下库: ```python import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt ``` 这些库分别用于数值计算、执行 K-Means 聚类以及绘图操作[^1]。 #### 加载数据并运行 K-Means 聚类算法 假设我们已经有一组二维数据点存储在变量 `data` 中,则可以按照如下方式运行 K-Means 算法: ```python kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42).fit(data) centroids = kmeans.cluster_centers_ labels = kmeans.labels_ ``` 这里设置了四个簇 (`n_clusters=4`) 并指定了随机种子以便于结果可重复。`cluster_centers_` 属性保存了各簇中心的位置,而 `labels_` 则记录了每个样本所属的簇编号[^2]。 #### 绘制散点图展示原始数据分布及其对应的分类情况 利用 Matplotlib 的 scatter 函数能够轻松地把不同类别用颜色区分开来显示出来。 ```python colors = ["red", "blue", "green", "purple"] for i in range(4): # 假设有4个簇 points = data[labels == i] plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1], s=7, c=colors[i], label=f'Cluster {i+1}') # 同时也标记出各个质心所在位置 plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='*', s=200, c='#050505') plt.legend() plt.title('K-means Clustering Visualization with Centroids Marked') plt.show() ``` 上述代码片段中定义了一个颜色列表用来区分不同的群集;接着遍历每一个可能存在的分组索引号 (此处为范围内的整数),选取对应条件下的子集合绘制图形,并且添加适当大小形状突出表现核心节点[^4]。 如果希望进一步增强图表的表现力还可以考虑引入 Seaborn 库来进行美化处理或者调整字体样式等等细节部分。 --- ### 示例总结说明 以上展示了完整的基于 Python 使用 Matplotlib 实现 K-Means 聚类分析后的结果呈现过程,包括但不限于准备阶段的数据读取预处理工作直至最终成果展现环节中的具体技术要点解析[^3]^。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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