Python无监督学习：聚类算法实战与K-Means详解

在这个资源中，主要讨论了Python在数据挖掘与机器学习领域中的聚类算法和关联分析。聚类问题在无监督学习中扮演着重要角色，它用于对没有预定义类别的数据进行自动分类，特别是在缺乏历史标注信息的情况下。关键的聚类算法如K-Means算法被详细介绍，这是一种基于迭代优化的简单而强大的方法，通过将数据点分配到最近的聚类中心来划分数据。 K-Means算法的工作原理涉及以下几个步骤： 1. 初始化：随机选择k个聚类中心（这里k是预先设定的类别数量）作为起始点。 2. 分配：计算每个数据点到所有聚类中心的距离，并将其归入距离最近的聚类。 3. 更新：重新计算每个聚类的中心，通常是该聚类内所有点的平均位置。 4. 重复：步骤2和3，直至聚类中心不再发生变化或达到预设的迭代次数。 在Python中，使用sklearn库可以方便地实现K-Means算法。首先导入必要的模块，如`KMeans`，然后设置所需的参数，如聚类的数量k、是否执行缩放等。接下来，实例化模型并对其进行拟合，最后进行预测以对新数据进行聚类。 关联分析则是另一种数据分析技术，它关注的是数据项之间的频繁出现模式，常用于市场篮子分析或推荐系统中。关联规则的学习可以帮助发现购买行为中的关联性，例如“如果一个人购买了牛奶，那么他可能也会买面包”。 这个资源提供了一个基础的框架，帮助读者理解如何在Python中应用聚类算法，特别是K-Means，以及如何结合关联分析来发掘数据中的潜在模式。这对于初学者来说是理解和实践机器学习核心概念的重要一步。