Python散点图中心点的寻找方法（快速定位数据分布中的中心点）

散点图中心点的寻找方法是什么？如何快速定位数据分布中的中心点？

散点图是一种用于展示数据分布的常用可视化方式。在散点图中，数据点的分布情况可以直观地呈现出来，但是如何寻找其中心点呢？

eanseans算法是一种聚类分析方法，可以将数据点分为K个类别，其中心点即为聚类结果的中心点。具体步骤如下

1. 随机选择K个中心点。

2. 计算每个数据点到K个中心点的距离，并将数据点分配到距离近的中心点所在的类别中。

3. 对于每个类别，计算其中所有数据点的平均值，并将该平均值作为新的中心点。

4. 重复步骤2和3，直到中心点不再发生变化或达到预设的迭代次数。

portsportatplotlib.pyplot as pltportumpyp

生成随机数据pdom.seed(0)pdomdn(100, 2)

eans算法聚类eanssdom_state=0).fit(X)terseansters_

绘制散点图和中心点eansap='viridis')tersters[, 1], c='black', s=200, alpha=0.5)

plt.show()

eans算法将其分为3个类别。终，我们得到了3个中心点，并在散点图中用黑色圆圈标出。

eans算法外，还有其他方法可以寻找散点图中心点，例如DBSCN、层次聚类等。不同的方法适用于不同的数据分布情况，需要根据具体情况选择合适的方法。

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