Python实现K均值聚类算法详解

"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。