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K-means聚类算法是一种无监督学习算法#xff0c;旨在将数据点划分为K个不同的聚类或群组#xff0c;使得同一聚类内的数据点尽可能相似#xff0c;而不同聚类间的数据点尽可能不同。在图像处理、数据挖掘、客户细分等领域有着广泛的应用。本文将通过图文结合的方…一、引言
K-means聚类算法是一种无监督学习算法旨在将数据点划分为K个不同的聚类或群组使得同一聚类内的数据点尽可能相似而不同聚类间的数据点尽可能不同。在图像处理、数据挖掘、客户细分等领域有着广泛的应用。本文将通过图文结合的方式详细介绍K-means聚类算法的原理、步骤并通过Python代码展示其实现过程。
二、K-means算法原理
K-means算法基于迭代的思想通过不断迭代优化聚类结果最终将数据划分为K个聚类。算法的主要步骤如下
初始化随机选择K个数据点作为初始聚类中心质心。分配数据点到最近的质心对于每个数据点计算其与所有质心的距离并将其分配给距离最近的质心所对应的聚类。更新质心对于每个聚类计算其内部所有数据点的均值并将该均值设为新的质心。迭代重复步骤2和3直到达到预设的迭代次数或聚类结果不再发生显著变化为止。
三、K-means算法实现
1. 数据准备
首先我们需要准备一些数据来进行聚类。这里我们使用sklearn库中的make_blobs函数生成模拟数据。
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt# 生成模拟数据
X, y make_blobs(n_samples300, centers4, cluster_std0.60, random_state0)# 绘制原始数据分布
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s50)
plt.show()2. 使用sklearn的K-means进行聚类
接下来我们使用sklearn库中的KMeans类来进行K-means聚类。
from sklearn.cluster import KMeans# 设置聚类数量为4
kmeans KMeans(n_clusters4)# 拟合数据
kmeans.fit(X)# 获取聚类结果和质心位置
labels kmeans.labels_
centers kmeans.cluster_centers_# 绘制聚类结果和质心位置
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], clabels, s50, cmapviridis)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], cblack, s200, alpha0.5)
plt.show()3. K-means算法性能评估
对于K-means聚类结果的评估常用的指标有轮廓系数Silhouette Coefficient和Calinski-Harabasz Index等。这里我们使用轮廓系数来评估聚类效果。
from sklearn.metrics import silhouette_score# 计算轮廓系数
score silhouette_score(X, labels)
print(Silhouette Coefficient: , score)四、总结
K-means聚类算法是一种简单而有效的无监督学习算法适用于数据探索和初步的数据分析。通过调整聚类数量K和迭代次数等参数我们可以得到不同的聚类结果。然而K-means算法也有一些局限性例如对初始质心的选择敏感、对噪声和异常值敏感等。在实际应用中我们需要根据具体的数据特点和需求选择合适的聚类算法。
