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from sklearn.cluster import KMeans
from numpy import *
import  matplotlib.pyplot as plt
# 解决中文乱码
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'  # 指定黑体(系统自带)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号乱码
if __name__=="__main__":
    #创建数据集
    data=array([[2,10],[2,5],[8,4],[5,8],[7,5],[6,4],[1,2],[4,9]])
    sse=[]
    for i in range(1,9):
        mid=KMeans(n_clusters=i,init='random',n_init=10,max_iter=200)
        mid.fit(data)
        sse.append(mid.inertia_)
    plt.plot(range(1,9),sse,marker="o")
    plt.title("调优")
    plt.xlabel("聚类个数k");plt.ylabel("误差SSE")
    plt.show()

#直接用sklearn包进行kmeans聚类也可以
#column_stack是什么我也不知道,反正就是后面得是(())2个括号

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