python先进行K-means聚类,设定n=3建立模型，得出分类结果代码

### K-Means 聚类算法 Python 实现以下是基于 `scikit-learn` 库实现的 K-Means 聚类代码示例，其中类别数被设定为 3： ```python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建随机数据集 X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]]) # 初始化 KMeans 模型并设置簇的数量为 3 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) # 输出聚类中心 print("Cluster Centers:\n", kmeans.cluster_centers_) # 预测每个样本所属的簇 labels = kmeans.predict(X) print("Labels for each sample:", labels) # 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=50, cmap='viridis') centers = kmeans.cluster_centers_ plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.75) plt.title('K-Means Clustering (n_clusters=3)') plt.show() ``` 上述代码实现了以下功能： - 使用 `numpy` 构建了一个简单的二维数据集[^1]。 - 利用 `scikit-learn` 的 `KMeans` 类来执行聚类操作，并将类别数量设为 3。 - 打印出计算得到的聚类中心坐标以及每个样本对应的标签。 - 借助 `matplotlib` 对聚类结果进行了可视化展示。此方法通过交替分配实例到最近的簇和重新计算簇心位置完成迭代过程[^2]。

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