机器学习kmeans聚类算法

K-means 是一种聚类算法，它将数据集分成 k 个不同的聚类。该算法的主要步骤如下：

1. 随机选择 k 个数据点作为初始中心点。
2. 对于每个数据点，计算它与每个中心点的距离，将其归类到距离最近的中心点所属的聚类。
3. 对于每个聚类，重新计算其中心点。
4. 重复步骤 2 和 3 直到聚类不再发生变化或达到最大迭代次数。

K-means 算法适用于数据量不是特别大，且聚类数量 k 已知的情况下。此外，该算法对于数据集中的噪声和异常值比较敏感，因此需要在应用时进行预处理和异常值处理。

相关问题

机器学习kmeans聚类算法python代码

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。下面是一个简单的Python代码示例，使用sklearn库实现KMeans聚类：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 假设我们有一个二维的数据集data
data = [[5, 8], [1, 2], [9, 4], [6, 7], [3, 3]]  # 这里只是一个简化版的数据，实际应用中数据应从文件、数据库或CSV等读取

# 初始化KMeans模型，设定簇的数量n_clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 对数据进行拟合
kmeans.fit(data)

# 获取每个样本所属的簇标签
labels = kmeans.labels_

# 获取各个簇的质心（中心点）
centroids = kmeans.cluster_centers_

print("Cluster labels:", labels)
print("Centroids:", centroids)

在这个例子中，`fit`函数训练模型，`labels_`属性返回的是每个样本分配到的簇标签，`cluster_centers_`属性则返回了每个簇的中心点。