Python实现K均值聚类分析详解
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更新于2024-08-03
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"Python K均值聚类分析代码示例"
K均值(K-Means)是一种广泛应用的无监督学习算法,主要用于数据的聚类分析。在机器学习和数据分析领域,K-Means用于发现数据集中的自然分组或结构,而无需预先知道具体的类别信息。以下是一个使用Python的Scikit-Learn库实现K-Means聚类的简单代码示例。
首先,我们需要导入必要的库,包括`sklearn.cluster`模块中的KMeans类,`numpy`用于处理数组计算,以及`matplotlib.pyplot`进行数据可视化。
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
接着,我们创建一个二维数据集,这通常代表我们想要分析的数据。在这个例子中,我们有6个点,分为两组,每组三个点,分布在两个不同的位置。
```python
data = np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[10,2],[10,4],[10,0]])
```
在数据准备好后,我们实例化KMeans类,指定我们希望将数据分为的群组数量(K值)。在这个案例中,我们设置K=2,意味着我们要将数据分成两个簇。
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
```
然后,我们使用`fit`方法对数据进行训练,使K-Means算法找到最优的聚类中心。
```python
kmeans.fit(data)
```
训练完成后,我们可以使用`predict`方法对每个数据点进行预测,获取其所属的簇标签。
```python
labels = kmeans.predict(data)
```
最后,为了更好地理解聚类结果,我们将数据可视化。使用`scatter`函数画出原始数据点,并用不同颜色表示它们所属的簇。同时,也绘制出聚类中心。
```python
plt.scatter(data[:,0], data[:,1], c=labels, s=50, cmap='viridis')
centers = kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:,0], centers[:,1], c='black', s=200, alpha=0.5)
plt.show()
```
这个代码示例展示了如何使用Python和Scikit-Learn进行K-Means聚类分析,从数据预处理到结果可视化。K-Means算法的核心是迭代优化过程,通过不断调整簇中心以最小化簇内点与中心的距离平方和。它对于处理大数据集时效率较高,但也有其局限性,比如对初始聚类中心的选择敏感,以及对非凸形状的簇识别能力较弱。因此,在实际应用中,可能需要结合其他聚类算法或进行参数调优来获得更好的结果。
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