Python实现K-Means聚类算法：《机器学习实战》Ch10详解

本篇学习笔记是关于《机器学习实战》中的第十章，着重讲解如何利用K-Means聚类算法对未标注数据进行分组。K-Means是一种基于密度的、无监督的聚类算法，其核心思想是通过迭代过程，将数据集划分为k个互不相交的簇，每个簇由距离其质心（类中心）最近的数据点组成，质心则由该簇内所有数据点的均值确定。 学习过程包括以下几个关键步骤： 1. **K-Means简介**： - K-Means算法因其简单易用和广泛应用而著名，它从原始数据中随机选择k个点作为初始质心（类中心）。 - 算法的核心在于不断迭代：计算每个数据点到各个质心的距离，将数据点分配给最近的质心，然后更新质心为该簇内所有点的均值，直至簇不再改变或达到预设的迭代次数。 2. **代码实现步骤**： - **数据集读入**：通过`loadDataSet`函数读取包含两个特征值的文本文件（如testSet.txt），每一行数据被分割成浮点数列表，存储在`dataMat`中。 - **距离计算**：使用欧氏距离公式（`distCal`函数），计算两点之间的距离，这在K-Means算法中至关重要，因为它决定了数据点被分配到哪个簇。 3. **构建随机质心**：初始时，可以选择随机数据点作为质心，或者采用更复杂的方法，如K-Means++，以减少初始质心选择对最终结果的影响。 4. **数据聚类**：对于每个数据点，计算其与所有质心的距离，将其分配到最近的质心所在的簇。这一步骤构成了K-Means的主要迭代循环。 5. **改进算法**： - 提到了一种优化策略，即采用二分法（二分搜索），用于在找到最优k值时提高效率，但具体实现没有在提供的部分内容中详细说明。 通过对K-Means聚类算法的理解和Python代码的实践，学习者可以掌握如何对未标注数据进行自动分类，并理解聚类算法在数据分析和挖掘中的作用。此外，回顾和实践《机器学习实战》中的案例有助于加深对理论知识的理解和应用能力的提升。