python怎么使用kmeans聚类的包

Python有很多包可以用来实现KMeans聚类，其中比较常用的包有scikit-learn和KMeans。下面是使用这两个包进行KMeans聚类的示例代码：

使用scikit-learn包：

from sklearn.cluster import KMeans  # 创建KMeans模型，设置聚类个数为k kmeans = KMeans(n_clusters=k)  # 训练模型 kmeans.fit(data)  # 预测样本的聚类标签 labels = kmeans.predict(data)  # 获取聚类的中心点 centers = kmeans.cluster_centers_ 

使用KMeans包：

from kmodes.kmodes import KModes  # 创建KModes模型，设置聚类个数为k km = KModes(n_clusters=k, init='Huang', n_init=5, verbose=1)  # 训练模型 clusters = km.fit_predict(data)  # 获取聚类的中心点 centers = km.cluster_centroids_ 

这是两个不同的包，scikit-learn的KMeans适用于数值型数据，kmodes.kmodes的KModes适用于离散型数据。根据你的数据类型选择合适的包进行聚类。