Python实现K均值聚类算法详解
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更新于2024-08-12
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"这是一个关于Python实现K均值聚类算法的文档,主要面向初学者,包含代码清单和数据集。文档作者是刘小祎,使用了西瓜书4.0的数据集,通过实例展示了如何进行K均值聚类并进行了可视化。"
在机器学习领域,K均值(K-Means)是一种广泛应用的无监督学习方法,用于数据的聚类分析。这个文档提供了一个简单的Python实现,帮助初学者理解K均值算法的基本工作原理。
1. **K均值算法概述**:
K均值算法旨在将数据集分成K个不同的簇,使得同一簇内的数据点相互之间的相似度高,而不同簇之间的相似度低。算法通过迭代过程不断调整簇的中心(称为质心)来达到这个目标。
2. **算法步骤**:
- **初始化**:随机选择K个数据点作为初始质心。
- **分配阶段**:计算每个数据点到所有质心的距离,将每个数据点分配到最近的质心所代表的簇。
- **更新阶段**:重新计算每个簇的质心,即该簇内所有数据点的平均值。
- **重复以上两步**,直到质心不再改变或达到预设的最大迭代次数。
3. **代码解析**:
- `KMeans`类包含了`__init__`, `fit`和`predict`方法。`__init__`用于初始化模型,接受参数`k`(簇的数量)和`times`(迭代次数)。
- `fit`方法执行K均值算法的主要逻辑:
- 将数据转换为NumPy数组。
- 随机选择K个数据点作为初始质心。
- 进行多次迭代,每次迭代中:
- 计算每个数据点到所有质心的距离,并确定其所属的簇。
- 更新每个簇的质心为该簇内所有数据点的均值。
- `predict`方法用于预测新数据点的簇归属,与`fit`方法类似,但不更新质心。
4. **数据集**:
本例使用了西瓜书4.0的数据集,这可能是一个多维特征的数据集,用于演示K均值算法的实际应用。
5. **可视化**:
文档中提到的`matplotlib`库用于数据可视化,可以帮助观察聚类结果,如数据点的颜色表示它们所属的簇,有助于直观地理解聚类效果。
6. **适用人群**:
这个文档适合对机器学习感兴趣且有一定Python基础的小白学习,通过实际代码理解K均值聚类算法的实现过程。
这个文档提供了从零开始实现K均值算法的完整示例,是初学者学习和实践的好材料。通过阅读和运行代码,读者可以更好地掌握K均值聚类算法的原理和应用。
2020-12-25 上传
2019-11-12 上传
2022-06-27 上传
2022-11-11 上传
2022-11-11 上传
2023-04-01 上传
2021-11-21 上传
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