Python实现K-means算法：Iris数据集实战

"本文将介绍如何使用Python实现K-means聚类算法，并通过Iris数据集进行实战演示。K-means是一种广泛应用的无监督学习算法，用于将数据自动分为K个不同的类别。在这个示例中，我们将看到如何在Kmeans.py模块中定义一个KMeansClassifier类，该类包含了算法的主要组成部分，如初始化、计算距离和迭代过程。" K-means算法的核心在于通过迭代优化数据点的类别分配，以最小化不同类别内部的数据点与类别中心之间的平方误差和（SSE）。算法的基本步骤如下： 1. **初始化**: 首先，我们需要确定K个初始中心点（质心）。这可以通过随机选择数据集中的K个点或使用特定方法（如K-means++）来完成。在本例中，`_randCent` 方法实现了随机选取质心，它根据数据范围生成K个随机点。 2. **分类**: 将每个数据点分配到最近的质心所在的类别。这可以通过计算每个数据点到所有质心的欧氏距离（`_calEDist`）或曼哈顿距离（`_calMDist`）来实现。在这里，我们选择了欧氏距离作为距离度量。 3. **更新质心**: 计算每个类别中所有点的均值，将这个均值作为新的质心。这一步会改变类别中心的位置，使得它们更接近当前类别的数据点。 4. **迭代**: 重复步骤2和3，直到质心不再显著移动或者达到预设的最大迭代次数（`_max_iter`）。在这个过程中，`fit` 方法负责执行这些操作，不断迭代并更新模型。 5. **评估**: 在K-means算法完成后，可以通过计算误差平方和（`_sse`）来评估模型的性能。误差平方和是所有数据点到其所属类别质心距离平方的总和，它越小，表示聚类效果越好。 6. **应用**: `KMeansClassifier` 类还包括了`_clusterAssment` 和 `_labels` 成员，分别用于存储每个数据点的类别分配和最终的类别标签。这些信息可以用于后续的数据分析和可视化。 在处理Iris数据集时，我们首先加载数据，然后创建KMeansClassifier 实例，设置合适的K值（通常为3，因为Iris数据集有3种鸢尾花类型），然后调用`fit` 方法进行训练。训练完成后，我们可以使用`predict` 方法对新的数据点进行预测，或者使用`_labels` 查看训练数据的分类结果。 K-means算法是一种简单而有效的聚类工具，尤其适用于处理大数据集。然而，它也有一些局限性，如对初始质心的选择敏感，以及假设数据是凸形分布的。在实际应用中，我们可能需要结合其他聚类算法或预处理步骤来改善结果。