k-means聚类分析实例,csv文件

k-means是一种常用的无监督机器学习算法，用于数据集的分群，将相似的数据点划分到不同的簇（cluster）。以下是k-means聚类的一个基本实例，假设我们有CSV文件作为输入：

1. **步骤一：导入数据**
首先，使用Python库如pandas读取CSV文件，例如：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
   X = data.drop('target_column', axis=1)  # 如果有目标列，需要移除

2. **步骤二：预处理数据**
确保数据已经归一化或标准化，因为k-means对数值范围敏感。

3. **步骤三：选择k值**
决定簇的数量k。可以使用肘部法则或轮廓系数等方法确定合适的k值。

4. **步骤四：初始化质心**
从数据集中随机选取k个初始中心点（质心）。

5. **步骤五：迭代过程**
a. 分配每个点到最近的质心形成的簇。
b. 更新每个簇的新质心为该簇所有点的均值。
c. 重复步骤a和b，直到簇不再改变，或者达到最大迭代次数。

6. **结果可视化**
使用散点图展示数据点及其最终所属的簇，颜色表示不同的簇。