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要实现 Python 的自动聚类，可以使用一些机器学习算法或者库来实现。下面是两种常见的方法：
- 使用 K -means 算法：K-means 是一种常用的聚类算法，它将数据集划分为 K 个簇，每个簇具有相似的特征。在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库中的 KMeans 类来实现自动聚类。以下是一个示例代码：
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建 KMeans 聚类器
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 训练模型
kmeans.fit(data)
# 预测数据的簇标签
labels = kmeans.predict(data)
- 使用层次聚类算法：层次聚类是一种基于树形结构的聚类方法，它从单个数据点开始，逐渐合并最相似的两个簇，直到形成一个完整的层次化聚类结果。在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库中的 AgglomerativeClustering 类来实现层次聚类。以下是一个示例代码：
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
# 创建 AgglomerativeClustering 聚类器
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
# 训练模型
agg_clustering.fit(data)
# 预测数据的簇标签
labels = agg_clustering.labels_
以上是两种常见的自动聚类方法的示例代码，你可以根据自己的需求选择适合的方法和参数。
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