Python 实现 K-means 算法的基础教程

### Python 实现 K-means 算法入门教程 #### 准备工作 为了能够顺利运行K-means算法,确保已安装Python环境以及必要的第三方库。特别是`scikit-learn`库提供了便捷的方式来执行机器学习任务,包括但不限于聚类分析。 ```bash pip install scikit-learn numpy matplotlib ``` 这些命令会帮助安装所需依赖项[^2]。 #### 导入必要模块 下面展示的是导入用于构建模型所需的几个重要包: ```python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 这段代码片段引入了三个主要组件:`sklearn.cluster.KMeans`负责实际的聚类操作;`numpy`用来处理数组和矩阵运算;而`matplotlib.pyplot`则有助于可视化最终的结果。 #### 创建并训练模型 定义好输入的数据集之后就可以创建一个`KMeans`实例对象,并调用`.fit()`方法来进行拟合计算。这里假设已经有了合适格式的数据存储于变量X之中。 ```python # 假设 X 是我们预处理过的特征数据 model = KMeans(n_clusters=3) # 设定簇的数量为3 model.fit(X) ``` 通过上述两行简单指令即可完成一次完整的K-means建模过程。 #### 获取预测标签与质心位置 一旦完成了模型的学习阶段,便可以利用它来获取每条记录所属类别及其对应的中心点坐标。 ```python labels = model.labels_ # 各样本分配到哪个簇 centroids = model.cluster_centers_ # 每个簇的心脏位置(即均值) ``` 以上语句分别保存下了所有观测值被划分后的标记号列表以及各个群组内部成员平均属性组成的向量集合。 #### 可视化结果 最后一步是对所得结论加以图形表示以便更直观地理解模式分布情况。 ```python plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=labels, cmap='viridis') plt.scatter(centroids[:,0], centroids[:,1], marker="*", s=300, c='r') plt.show() ``` 此部分绘制出了原始数据点按照不同颜色区分出来的分组状况,并突出显示各群体的核心所在之处。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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python实现的k-means算法

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这是我在网上搜到的一个python实现的k-means算法,我对其中的着色方法做了一定的修改。代码不长且可以演示算法的运行过程。

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