海口网站,微信小程序购物商城源码,高端网站有哪些优势,天眼查企业入口免费文章目录 Python中SKlearn的K-means使用详解一、引言二、K-means算法原理三、使用SKlearn进行K-means聚类的步骤1、导入必要的库2、生成数据集3、创建K-means模型并设置参数4、训练模型5、预测簇标签6、可视化结果 四、总结 Python中SKlearn的K-means使用详解
一、引言
K-mea… 文章目录 Python中SKlearn的K-means使用详解一、引言二、K-means算法原理三、使用SKlearn进行K-means聚类的步骤1、导入必要的库2、生成数据集3、创建K-means模型并设置参数4、训练模型5、预测簇标签6、可视化结果 四、总结 Python中SKlearn的K-means使用详解
一、引言
K-means算法是一种广泛使用的无监督学习算法主要用于数据聚类分析。其核心思想是将数据集分成K个簇使得每个簇内的数据点相似度最大而簇间的数据点相似度最小。在Python中我们可以使用sklearn库中的KMeans函数来实现K-means聚类。本文将详细介绍如何在Python中使用sklearn库进行K-means聚类并提供代码示例。
二、K-means算法原理
K-means算法的工作原理主要包括两个步骤分配和更新。首先随机选择K个数据点作为初始的簇中心。然后算法进入迭代过程包括以下两个主要步骤
分配将每个样本指定给最近的簇中心。更新通过计算分配给每个簇中心的所有样本的平均值来更新簇中心。
这个过程会不断重复直到满足停止条件比如达到最大迭代次数或者簇中心的变化小于某个阈值。
三、使用SKlearn进行K-means聚类的步骤
1、导入必要的库
在使用sklearn进行K-means聚类之前需要导入相关的库。
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt2、生成数据集
为了演示K-means聚类的效果我们可以使用numpy生成一个简单的数据集。
# 生成随机数据
X np.random.rand(100, 2)3、创建K-means模型并设置参数
接下来创建一个KMeans模型并设置聚类的个数n_clusters。
# 创建KMeans模型设置聚类个数为3
kmeans KMeans(n_clusters3)4、训练模型
使用fit方法训练模型该方法会根据数据自动计算出簇中心。
# 训练模型
kmeans.fit(X)5、预测簇标签
使用predict方法为每个数据点预测其所属的簇。
# 预测簇标签
labels kmeans.predict(X)6、可视化结果
为了更直观地展示聚类结果我们可以使用matplotlib进行可视化。
# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], clabels, s50, cmapviridis)
centers kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], cred, s200, alpha0.75) # 簇中心点
plt.title(K-means Clustering)
plt.show()四、总结
K-means聚类算法是一种简单而强大的无监督学习算法适用于多种数据聚类场景。通过sklearn库我们可以轻松地在Python中实现K-means聚类并对数据进行有效的分析和处理。本文提供了一个完整的K-means聚类实现流程包括算法原理、代码示例和结果可视化希望对您有所帮助。 版权声明本博客内容为原创转载请保留原文链接及作者信息。
参考文章
K-means聚类算法 - 维基百科K-means聚类算法详解及Python实现 - CSDN博客
