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道练习

对二维点进行聚类

在上一个练习的散点图中，您看到这些点似乎可分成 3 个簇。现在，您将创建一个 KMeans 模型来寻找 3 个簇，并将其拟合到上一个练习的数据点上。模型拟合完成后，您将使用 .predict() 方法获取一些新点的簇标签。

已为您提供上一个练习中的数组 points，以及一个数组 new_points。

说明

100 XP
  • 从 sklearn.cluster 导入 KMeans。
  • 使用 KMeans() 创建名为 model 的 KMeans 实例，用于寻找 3 个簇。要指定簇的数量，请使用关键字参数 n_clusters。
  • 使用 model 的 .fit() 方法，将模型拟合到数组 points。
  • 使用 model 的 .predict() 方法，预测 new_points 的簇标签，并将结果赋给 labels。
  • 点击 提交答案 查看 new_points 的簇标签。