Python实现K均值聚类分析详解

"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。