三维k-means聚类分析python
时间: 2025-04-27 13:33:52 浏览: 22
### 如何在 Python 中实现三维数据的 K-Means 聚类分析
#### 准备工作
为了处理三维数据，可以使用 `numpy` 来创建或导入三维的数据集。对于可视化部分，则依赖于 `matplotlib` 的三维绘图功能。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 导入用于绘制3维图形的支持包[^2]
# 创建示例三维数据
np.random.seed(42) # 设置随机种子以获得可重复的结果
X = np.vstack([
(np.random.randn(100, 3) * 0.75 + [-2, -2, -2]),
(np.random.randn(100, 3) * 0.5 + [2, 2, 2])
]) # 合并两个不同分布的数据点形成混合体
```
#### 执行 K-Means 聚类
利用 `scikit-learn` 提供的功能来执行聚类操作：
```python
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_
print("Cluster labels:", labels)
print("Centroids:\n", centroids)
```
#### 可视化结果
通过三维散点图展示原始数据及其对应的分类情况：
```python
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
colors = ['r', 'g']
for i in range(len(colors)):
xs = X[labels == i][:, 0]
ys = X[labels == i][:, 1]
zs = X[labels == i][:, 2]
ax.scatter(xs, ys, zs, c=colors[i], marker='o')
# 绘制质心位置
ax.scatter(
centroids[:, 0],
centroids[:, 1],
centroids[:, 2],
s=250,
alpha=0.75,
color="yellow",
label="Centroids"
)
plt.title('K Means Clustering on 3-D Data')
ax.set_xlabel('X Label ')
ax.set_ylabel('Y Label ')
ax.set_zlabel('Z Label ')
plt.legend()
plt.show()
```
此段代码展示了如何准备三维数据、应用 K-Means 算法进行聚类，并最终将这些信息直观地呈现出来[^3]。
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标签“复制 别人 网站 软件”明确指出了这个工具的主要功能，即复制他人网站的软件。
文件名称列表中列出了“Teleport Pro”，这是一款具体的网站下载工具。Teleport Pro是由Tennyson Maxwell公司开发的网站镜像工具，允许用户下载一个网站的本地副本，包括HTML页面、图片和其他资源文件。用户可以通过指定开始的URL，并设置各种选项来决定下载网站的哪些部分。该工具能够帮助开发者、设计师或内容分析人员在没有互联网连接的情况下对网站进行离线浏览和分析。
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# 关键字
LabVIEW；UDP网络通讯；性能优化；安全性；