python实现k均值算法

以下是Python实现K均值算法的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 创建数据集
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
              [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 创建KMeans模型并训练
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

上述代码中，我们使用了scikit-learn库中的KMeans模型来实现K均值算法。首先，我们创建了一个包含6个样本的数据集X，每个样本有两个特征。然后，我们创建了一个KMeans模型，并将聚类数量设置为2。最后，我们使用fit()方法对模型进行训练，并使用labels_属性输出聚类结果。

--相关问题--:
1. K均值算法的优缺点是什么？
2. 如何选择K值？
3. K均值

相关问题

PythonK均值算法实验小结

Python的K均值算法是一种常用的类算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。下面是Python实现K均值算法的实验小结：

1. 数据准备：首先，需要准备待聚类的数据集。可以使用Python的pandas库读取数据，并进行必要的数据预处理，如缺失值处理、特征选择等。

2. 初始化聚类中心：在K均值算法中，需要初始化K个聚类中心。可以随机选择K个样本作为初始聚类中心，或者使用其他启发式方法进行初始化。

3. 迭代更新：接下来，通过迭代更新的方式不断优化聚类结果。具体步骤如：
- 将每个样本分配到最近的聚类中心，可以使用欧氏距离或其他距离度量方法。
- 更新每个簇的聚类中心，可以计算簇内样本的均值或其他统计量作为新的聚类中心。
- 重复以上两个步骤，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。

4. 聚类评估：在完成迭代更新后，可以对聚类结果进行评估。常用的评估指标包括簇内平方和（SSE）、轮廓系数等。

5. 结果可视化：最后，可以使用Python的matplotlib库将聚类结果可视化，以便更直观地理解聚类效果。

k均值算法python实现

下面给出 k-means 算法的 Python 实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def kmeans(X, K, maxIters = 10):

    centroids = X[np.random.choice(np.arange(len(X)), K), :]
    for i in range(maxIters):
        C = np.array([np.argmin([np.dot(x-c, x-c) for c in centroids]) for x in X])
        centroids = [X[C == k].mean(axis = 0) for k in range(K)]
    
    return np.array(centroids), C

# 生成数据
np.random.seed(0)
X = np.vstack((np.random.randn(150, 2) * 0.75 + np.array([1, 0]), np.random.randn(50, 2) * 0.25 + np.array([-0.5, 0.5]), np.random.randn(50, 2) * 0.5 + np.array([-0.5, -0.5])))

# 聚类
centroids, C = kmeans(X, 3)

# 可视化
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=C)
plt.plot(centroids[:,0], centroids[:,1], 'r^', markersize=10)
plt.show()

其中，`X` 为数据矩阵，`K` 为簇的个数，`maxIters` 为最大迭代次数。函数返回簇中心和每个数据点所属的簇编号 `C`。

这里的实现基于 NumPy 库，使用了向量化的思想，可以加快运算速度。