文章目录
- 前言
-
- K-means聚类的原理
- Scikit-learn中的K-means实现
-
- 安装与导入
- 生成模拟数据
- 应用K-means聚类
- 可视化聚类结果
- 选择K的值
- 总结
前言
聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一，其核心思想是将数据点分配到K个簇中，使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中，我们将介绍如何使用Scikit-learn库在Python中实现K-means聚类，并通过实例加深理解。
K-means聚类的原理
K-means聚类算法的基本步骤如下：
- 初始化：随机选择K个数据点作为初始簇中心。
- 分配：将每个数据点分配给最近的簇中心，形成K个簇。
- 更新：更新每个簇的中心为簇内所有点的均值。
- 重复：重复分配和更新步骤，直到簇中心不再发生变化。
该过程的目标是最小化每个点到其簇中心的距离平方和，称为惯性。
Scikit-learn中的K-means实现
Scikit-learn提供了KMeans类来实现K-means聚类。下面我们通过一个简单的例子来展示如何使用Scikit-learn进行K-means聚类。
安装与导入
确保Scikit-learn已经安装。然后，导入必要的库。
from sklearn.cluster import KMeans
from
