sklearn实现kmeans聚类 K-means的算法优点？

K-means的算法优点？

K-means聚类算法的优点如下：1。算法简单快速。对于大数据集具有较高的效率和可扩展性。时间复杂度近似线性，适合于挖掘大型数据集。K-means聚类算法的时间复杂度为O（NKT），其中n表示数据集中的对象个数，T表示迭代次数，K表示聚类个数。

在Python中聚类后，如何知道哪个样本属于哪一类？

首先可以看到聚类后的样本

如果使用Python sklearn中的K-means聚类算法，算法类本身就有一些属性可以知道聚类后的情况。

例如，有一些模型属性，clusterucentersuuuuuux是聚类后得到的聚类中心，标签uuux如上图所示，样本[1.4，0.2]对应第三个类别，聚类结果还有每个类别的聚类中心和每个类别的样本数。这种方法可以用来寻找相应的标签分类。

当然，还有一种预测方法，可以直接输出输入样本的类别标签

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