Python实现K-means聚类算法

"这篇资源是关于使用Python进行聚类分析的代码示例，主要涉及到数据读取、欧式距离计算、随机初始化聚类中心、数据分组以及聚类中心更新等核心步骤。代码适用于K-means聚类算法，展示了4类的分类结果。" 在机器学习领域，聚类是一种无监督学习方法，用于将相似的数据对象归为一类。在这个Python代码中，作者实现了K-means聚类算法，这是一种广泛应用的聚类方法。下面是代码中的关键知识点： 1. **数据读入**：使用`pandas`库的`read_table`函数读取数据，数据源为'map.txt'，并将其转换为矩阵形式，方便后续处理。`as_matrix(columns=None)`将DataFrame转换为二维数组。 2. **欧式距离**：使用`numpy`库的`linalg.norm`函数计算两个向量之间的欧式距离，这是衡量两个数据点之间距离的标准方式。 3. **随机初始化聚类中心**：`init_Center`函数负责生成K个初始聚类中心，通过随机选择数据集中的行来初始化，这里的`k`表示要创建的类别数量。 4. **数据分组**：`cluster_Set`函数依据数据点与聚类中心之间的距离进行分组，每个数据点被分配到最近的聚类中心所属的类别。它返回一个二维数组，包含了每个数据点的类别索引和到其所属类别中心的距离平方。 5. **聚类中心更新**：`center_Update`函数根据当前数据点的分组情况更新聚类中心，新中心是该类别所有数据点的均值，这一步迭代进行直到聚类中心不再显著改变或达到预设的最大迭代次数。 6. **代价函数**：虽然未在代码中明确定义，但代价函数通常是所有数据点到其所属聚类中心距离平方和的总和，这个函数在迭代过程中用于评估模型的性能和是否达到收敛条件。 7. **主程序**：在实际应用中，会有一个主程序调用以上函数，按照K-means算法的流程进行：初始化中心 -> 分组 -> 更新中心 -> 重复直到收敛。这个过程通常会包含一个循环来迭代多次，直到满足某个停止条件（如中心点变化小于阈值、达到最大迭代次数等）。 这个代码片段提供了一个基础的K-means聚类实现，对于初学者理解聚类算法的运作机制很有帮助。实际应用中可能需要考虑更复杂的初始化策略（如K-means++），以及优化性能的策略，如并行化处理大数据集。