从 sklearn.cluster 导入 KMeans

from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np

加载数据集

X = np.array([[1, 2], [2, 2.2], [3, 1.5], [2, 1.8], [1, 1.4], [1, 2.5], [1, 1], [10, 2], [10, 2.5], [9, 2.3], [10, 2.4], [9.5, 2.1]])

任务1：创建 KMeans 对象，令 n_clusters=2

########## Begin ########## kmeans = KMeans(n_clusters=2) ########## End ##########

任务2：调用 fit 函数执行训练过程

########## Begin ########## kmeans.fit(X) ########## End ##########

任务3：调用 predict 函数进行预测，预测的数据为 [0,0], [8,2], [10,3]

########## Begin ########## y_pred = kmeans.predict([[0,0], [8,2], [10,3]]) ########## End ##########

打印结果

print("预测结果：", y_pred