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能够学习和掌握编程，最好的学习方式，就是去掌握基本的使用技巧，再多的概念意义，总归都是为了使用服务的，K-means算法又叫K-均值算法，是非监督学习中的聚类算法。主要有三个元素，其中N是元素个数，x表示元素，c(j)表示第j簇的质心，下面就使用方式给大家简单介绍实例使用。

K-Means算法进行聚类分析

km = KMeans(n_clusters = 3)
km.fit(X)
centers = km.cluster_centers_
print(centers)

三个簇的中心点坐标为：

[[5.006      3.428     ]
 [6.81276596 3.07446809]
 [5.77358491 2.69245283]]

比较一下K-Means聚类结果和实际样本之间的差别：

predicted_labels = km.labels_
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(16,8))
axes[0].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Set1, 
                edgecolor='k', s=150)
axes[1].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=predicted_labels, cmap=plt.cm.Set1,
                edgecolor='k', s=150)
axes[0].set_xlabel('Sepal length', fontsize=16)
axes[0].set_ylabel('Sepal width', fontsize=16)
axes[1].set_xlabel('Sepal length', fontsize=16)
axes[1].set_ylabel('Sepal width', fontsize=16)
axes[0].tick_params(direction='in', length=10, width=5, colors='k', labelsize=20)
axes[1].tick_params(direction='in', length=10, width=5, colors='k', labelsize=20)
axes[0].set_title('Actual', fontsize=18)
axes[1].set_title('Predicted', fontsize=18)

大家可以带入代码，自己看下输出结果显示，观察不同，好啦，以上就是实例的介绍了。感兴趣的小伙伴可以消化掌握。