kmeans聚类算法python项目

### KMeans聚类算法 Python 实现示例

为了展示如何利用 `scikit-learn` 庌库中的KMeans模块来执行聚类分析，下面提供了一个简单的实例。此案例旨在帮助理解基本工作流程。

#### 安装依赖包
确保环境中已安装必要的软件包。如果尚未完成安装，则可以运行如下命令：

pip install scikit-learn matplotlib numpy pandas

#### 导入所需库并准备数据集
加载所需的Python库，并创建或导入用于测试的数据集。

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建随机样本点作为演示用途
X = np.random.rand(100, 2)

df = pd.DataFrame(X, columns=['Feature_1', 'Feature_2'])

#### 执行KMeans聚类操作
初始化模型对象，并调用fit方法训练模型；之后预测类别标签。

kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 设置簇的数量为3
kmeans.fit(df)
predicted_labels = kmeans.predict(df)
centers = kmeans.cluster_centers_

#### 可视化结果
绘制散点图以直观显示不同群组之间的分布情况。

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(df['Feature_1'], df['Feature_2'], c=predicted_labels, s=50, cmap='viridis')

plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.75);
plt.title('K-means Clustering')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.show()

上述代码片段展示了完整的基于Python的KMeans聚类过程[^1]。