Python KMeans聚类实战：初始化与距离计算策略

本文主要探讨了Python实现的KMeans聚类算法，这是一种无监督学习方法，常用于数据分析和模式识别中。KMeans算法的核心思想是将数据集划分为预设数量的簇，每个簇内的数据点相似度较高，而簇与簇之间的差异较大。本文以实例的形式深入讲解了KMeans算法在Python中的应用，重点涉及以下几个方面： 1. **算法概念与原理**： - KMeans算法基于迭代过程，通过不断调整各个数据点所属的簇中心，直至簇内数据点间的差异最小化。初始聚类中心的选择对最终结果有显著影响，常见的初始化策略包括随机选取、使用数据集中特定点或层次聚类得到。 2. **Python实现细节**： - 实例中，作者遇到了一个问题：使用随机初始化的聚类中心可能会导致NaN值出现。解决办法是尝试了两种初始化策略：一是选择数据集中前K个样本作为中心点，二是随机选取K个样本点，后者对随机种子依赖较大，不同的种子可能导致不同的聚类效果。 3. **距离计算**： - 使用了欧氏距离（Euclidean distance）来衡量数据点与簇中心的距离，这是KMeans中最常用的度量方式。未来可能还会探索其他距离度量，如曼哈顿距离（Manhattan distance）或余弦相似度（Cosine similarity）。 4. **代码实现**： - 提供了两个函数，`InitCenter`用于生成初始聚类中心，可以选择前K个样本或随机K个样本点；`GetDistense`计算每个数据点到所有簇中心的距离。 5. **实践案例**： - 作者以iris.csv数据集为例，展示了如何应用KMeans算法，并观察了不同初始化策略和随机种子对聚类效果的影响。 这篇教程旨在帮助Python编程初学者理解并掌握KMeans聚类算法的实施过程，通过实际操作加深对其概念、方法和优化策略的认识。同时，读者可以从中了解到如何根据实际问题调整参数，以及如何评估和优化聚类结果。