python 重心法聚类

重心法聚类是一种聚类分析方法，可以用Python实现。在SKLean库中，有专门的cluster模块，其中包含了很多聚类算法。重心法聚类是其中一种方法，也叫做K-means聚类算法。这种算法将数据集中的样本点划分到K个类别中，使得每个样本点与所属类别的重心距离最小。具体步骤如下：

1. 首先，先确定要将数据集划分成多少个类别K。
2. 然后，随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。
3. 对于每个样本点，计算其到每个聚类中心的距离，将其划分到距离最近的聚类中心所在的类别中。
4. 更新每个类别的重心，即计算该类别中所有样本点的均值，作为新的聚类中心。
5. 重复步骤3和步骤4，直到聚类中心的位置不再变化或达到预设的迭代次数。

通过重复迭代，K-means算法会不断优化聚类结果，使得样本点之间的相似性高于类别之间的差异性。最终得到的聚类结果可以用于数据分析、模式识别等领域。

对于Python实现重心法聚类，可以使用cluster模块中的KMeans类。首先，导入KMeans类和数据集。然后，创建一个KMeans对象，传入参数K表示要划分的类别数。接着，使用fit方法对数据进行聚类分析，得到聚类结果。最后，可以使用clusters_属性获取每个样本点所属的聚类类别。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [代码实操：Python聚类分析](https://download.csdn.net/download/weixin_44510615/88231861)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [用Python进行系统聚类分析](https://blog.csdn.net/weixin_39562327/article/details/110180439)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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