Python K-Means聚类实战与二维数据可视化

在这个Python数据库实战资源中，我们将探索如何使用K-means聚类算法对二维数据进行分组。K-means是一种常用的数据挖掘和机器学习方法，用于无监督的分类任务，它将数据集分成预定义数量（在这个例子中是K=2）的簇，每个簇内的数据点相似度较高。 首先，我们导入了所需的库，如`sklearn.cluster.KMeans`、`numpy`和`matplotlib.pyplot`。这些库在数据分析和可视化中扮演着关键角色。`numpy`提供数值计算功能，而`matplotlib.pyplot`则用于数据可视化。 步骤1：数据集准备 这里的数据集是一个二维数组，包含了6个样本点，每个点有两维坐标。这代表了我们可能遇到的任何类型的数据，比如用户行为数据或产品特征数据。 步骤2：初始化K-means聚类器 通过调用`KMeans`函数，我们设置了`n_clusters`参数为2，这意味着我们期望将数据分为两个簇。`random_state`参数确保每次运行代码时，聚类过程的结果是一致的，便于复现。 步骤3：训练聚类器 使用`fit`方法，我们将数据输入到K-means模型中，模型开始学习数据点之间的内在结构，并尝试找到最优的簇中心。 步骤4：预测数据点的簇 通过`predict`函数，K-means算法为每个数据点分配一个簇标签，这些标签对应于它们所属的簇。 步骤5：可视化结果 最后，我们使用`scatter`函数和不同的颜色映射（viridis）来绘制数据点，每个点的颜色代表其所属的簇。簇的中心由`cluster_centers_`属性给出，并用黑色大圆圈表示，以便清晰地展示聚类的位置。 总结来说，这个资源展示了如何在Python中使用K-means算法进行简单的聚类分析，这对于理解和应用基础的数据挖掘技术非常有用。通过这个实例，学习者可以掌握如何根据数据的特征自动划分成有意义的群体，这对于数据分析和业务洞察具有实际价值。