Python K-Means聚类实战与二维数据可视化
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更新于2024-08-03
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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。
2021-02-05 上传
2019-01-01 上传
孺子牛forworld
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