【进阶篇】利用Scikit-learn的聚类算法（如K均值、层次聚类）进行无监督学习和数据分组。

# 1. 无监督学习与数据分组概述**

无监督学习是一种机器学习方法，它从未标记的数据中发现模式和结构。与监督学习不同，无监督学习不需要预先标记的数据来训练模型。

数据分组是无监督学习中的一种常见任务，它涉及将数据点分组到不同的组中，这些组共享相似的特征。数据分组的目的是识别数据中的潜在结构，并将其用于各种应用程序，例如客户细分、文档聚类和图像分割。

# 2. Scikit-learn的聚类算法**

聚类是一种无监督学习技术，它将数据点分组到具有相似特征的组中。Scikit-learn提供了一系列聚类算法，包括K均值算法和层次聚类算法。

**2.1 K均值算法**

**2.1.1 算法原理**

K均值算法是一种基于距离的聚类算法。它将数据点分配到K个簇中，使得簇内数据点的平均距离最小。算法步骤如下：

1. 随机初始化K个簇中心点。
2. 计算每个数据点到所有簇中心点的距离。
3. 将每个数据点分配到距离最近的簇中心点。
4. 更新簇中心点为簇中所有数据点的平均值。
5. 重复步骤2-4，直到簇中心点不再变化或达到最大迭代次数。

**2.1.2 算法参数**

* `n_clusters`：簇的数量
* `init`：簇中心点的初始化方法
* `max_iter`：最大迭代次数
* `tol`：簇中心点变化的容忍度

**2.1.3 算法实现**

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 导入数据
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')

# 创建K均值模型
model = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', max_iter=300, tol=1e-4)

# 训练模型
model.fit(data)

# 获取簇标签
labels = model.labels_

# 获取簇中心点
centroids = model.cluster_centers_

**逻辑分析：**

* `n_clusters`参数指定簇的数量，在本例中为3。
* `init`参数使用k-means++方法初始化簇中心点，这有助于避免局部最优解。
* `max_iter`参数设置最大迭代次数为300，这表示算法将在300次迭代后停止，即使簇中心点尚未收敛。
* `tol`参数设置簇中心点变化的容忍度为1e-4，这意味着当簇中心点的变化小于1e-4时，算法将停止。

**2.2 层次聚类算法**

**2.2.1 算法原理**

层次聚类算法是一种基于层次结构的聚类算法。它将数据点逐步合并到更大的簇中，直到形成一个包含所有数据点的单一簇。算法步骤如下：

1. 初始化每个数据点为一个单独的簇。
2. 计算所有簇对之间的距离。
3. 合并距离最小的两个簇。
4. 更新簇间距离。
5. 重复步骤2-4，直到所有数据点合并到一个簇中。

**2.2.2 算法参数**

* `linkage`：簇间距离的计算方法
* `affinity`：簇间相似性的计算方法
* `n_clusters`：要返回的簇的数量

**2.2.3 算法实现**

import numpy as np
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 导入数据
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')

# 创建层次聚类模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, link