手把手教你如何利用K均值聚类实现异常值的识别-创新互联

首先，借助于Python随机生成两组二维数据，用于后文的实战。为了能够更加直观地洞察该数据，我们将其绘制成散点图。

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# 导入第三方包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机生成两组二元正态分布随机数
np.random.seed(1234)
mean1 = [0.5, 0.5]
cov1 = [[0.3, 0], [0, 0.1]]
x1, y1 = np.random.multivariate_normal(mean1, cov1, 5000).T
mean2 = [0, 8]
cov2 = [[0.8, 0], [0, 2]]
x2, y2 = np.random.multivariate_normal(mean2, cov2, 5000).T
# 绘制两组数据的散点图
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.scatter(x1, y1)
plt.scatter(x2, y2)
# 显示图形
plt.show()

标题名称：手把手教你如何利用K均值聚类实现异常值的识别-创新互联
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