本文章介绍了经典的KMeans聚类算法原理，并提供了详细的Python代码实现和案例分析。适合初学者入门学习。
对数据进行KMeans聚类分析并可视化聚类结果的代码示例可以成功运行。以下是经过测试验证过的KMeans算法代码：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
# 创建模拟数据集
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, random_state=42)
# 应用KMeans聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_
# 可视化结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap=viridis)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker=*, s=300, color=red)
plt.title(KMeans Clustering Result)
plt.show()
```
上述代码实现了对数据进行聚类并展示结果的全过程。
5星
