K均值聚类中的因变量角色

在K均值聚类中，因变量角色是指用于聚类的特征变量。下面是一个包含代码示例的解决方法：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 创建一个示例数据集
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 创建KMeans模型，设置聚类数量为2
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 使用数据集拟合模型
kmeans.fit(X)

# 获取每个数据点的所属类别
labels = kmeans.labels_
print(labels)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含6个数据点的示例数据集 X，其中每个数据点有两个特征。然后，我们使用 KMeans 类创建了一个K均值聚类模型，将聚类数量设置为2。

接下来，我们使用数据集 X 拟合了 KMeans 模型，这将根据数据点的特征将其分配到不同的聚类中心。

最后，我们使用 labels_ 属性获取每个数据点的所属类别，并打印输出结果。

这个示例展示了如何使用K均值聚类模型将数据点分配到不同的聚类中心，其中 X 是因变量角色，即用于聚类的特征变量。