pythonkmeans聚类分析实例

这个Python的K-means聚类分析实例是使用K-means算法对数据进行聚类，并展示了聚类结果。首先，通过导入必要的库和数据源，我们读取了一个包含calories、sodium、alcohol和cost四个特征的数据集。然后，我们使用K-means算法训练了两个模型，一个是将数据分成2个簇，另一个是将数据分成3个簇。通过输出模型的label，我们可以看到每个样本被分配到的簇的标签。

接下来，我们将聚类的结果标签添加到数据集中，并展示了带有聚类标签的数据。我们还计算了聚类2中各个特征值的均值。为了更好地可视化聚类结果，我们绘制了散点图，并用不同的颜色表示不同的簇，其中每个点的位置是由calories、sodium、alcohol和cost这四个特征决定的。

在K-means算法中，我们还可以使用轮廓系数（Silhouette Coefficient）来评估聚类的质量。轮廓系数通过计算样本i到同簇其他样本的平均距离ai来度量样本i的簇内不相似度。轮廓系数的取值范围在-1到1之间，越接近1表示聚类效果越好。

总结来说，这个Python的K-means聚类分析实例演示了如何使用K-means算法对数据进行聚类，并展示了聚类结果的可视化。同时，还介绍了轮廓系数作为聚类质量评估的指标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python数据分析与机器学习33-K-Means实例](https://blog.csdn.net/u010520724/article/details/126029833)[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^chatgptT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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