散點圖中心點的尋找方法是什么？如何快速定位數據分布中的中心點？

散點圖是一種用于展示數據分布的常用可視化方式。在散點圖中，數據點的分布情況可以直觀地呈現出來，但是如何尋找其中心點呢？

eanseans算法是一種聚類分析方法，可以將數據點分為K個類別，其中心點即為聚類結果的中心點。具體步驟如下

1. 隨機選擇K個中心點。

2. 計算每個數據點到K個中心點的距離，并將數據點分配到距離近的中心點所在的類別中。

3. 對于每個類別，計算其中所有數據點的平均值，并將該平均值作為新的中心點。

4. 重復步驟2和3，直到中心點不再發生變化或達到預設的迭代次數。

portsportatplotlib.pyplot as pltportumpyp

生成隨機數據pdom.seed(0)pdomdn(100, 2)

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

繪制散點圖和中心點eansap='viridis')tersters[, 1], c='black', s=200, alpha=0.5)

plt.show()

eans算法將其分為3個類別。終，我們得到了3個中心點，并在散點圖中用黑色圓圈標出。

eans算法外，還有其他方法可以尋找散點圖中心點，例如DBSCN、層次聚類等。不同的方法適用于不同的數據分布情況，需要根據具體情況選擇合適的方法。