【最优化方法】K-Means聚类实验：Python实现手写数字图像MNIST分类

好的，我可以帮你回答这个问题。K-Means聚类是一种常用的无监督学习算法，可以将数据集中的样本划分为K个不同的类别。下面是Python实现手写数字图像MNIST分类的K-Means聚类实验步骤：

1. 导入必要的库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import scale

2. 加载数据集

digits = load_digits()
data = scale(digits.data)
target = digits.target

3. 进行PCA降维

pca = PCA(n_components=2)
reduced_data = pca.fit_transform(data)

4. 进行K-Means聚类

kmeans = KMeans(init='k-means++', n_clusters=10, n_init=10)
kmeans.fit(reduced_data)

5. 可视化聚类结果

colors = ['red', 'green', 'blue', 'gray', 'cyan', 'magenta', 'yellow', 'black', 'purple', 'orange']
for i in range(len(reduced_data)):
    plt.scatter(reduced_data[i][0], reduced_data[i][1], color=colors[kmeans.labels_[i]])
plt.show()

通过以上步骤，我们可以获得手写数字图像MNIST的K-Means聚类结果，并进行可视化展示。希望这个回答能够帮助你！