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1.算法介绍
2.算法原理
3.python实现示例 1.算法介绍
K均值聚类算法是机器学习和数据分析中常用的无监督学习方法之一#xff0c;主要用于数据的分类。它的目标是将数据划分为几个独特的、互不重叠的子集或“集群”#xff0c;以使得同一集群内的数据点彼此相似主要用于数据的分类。它的目标是将数据划分为几个独特的、互不重叠的子集或“集群”以使得同一集群内的数据点彼此相似而不同集群的数据点则尽可能不同。
2.算法原理
选择K个初始质心这些质心可以是随机选取的数据点或其他方法得到的。根据每个数据点到质心的距离将其分配给最近的质心形成K个集群。重新计算每个集群的质心。重复上述步骤直到质心不再发生变化或达到一定的迭代次数
3.python实现示例
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt# 随机生成数据
np.random.seed(0)
points np.vstack([np.random.normal(0, 0.5, size(100, 2)),np.random.normal(1, 0.25, size(100, 2)),np.random.normal(2, 0.6, size(100, 2))
])# 使用KMeans进行聚类
kmeans KMeans(n_clusters3)
kmeans.fit(points)
labels kmeans.predict(points)
centroids kmeans.cluster_centers_# 可视化结果
plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1], clabels)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], colorred, markerX)
plt.show()结果图
