聚类分析教程

聚类分析是数据挖掘和机器学习中的一个重要工具，它可以帮助我们识别数据中的模式。以下是一个简单的聚类分析教程。

基本概念

聚类分析的目标是将相似的数据点分组到一起。相似性可以通过多种方式度量，例如距离函数或相似度系数。

工具和库

在进行聚类分析时，我们可以使用Python中的scikit-learn库。这是一个强大的机器学习库，提供了多种聚类算法。

示例

以下是一个使用scikit-learn进行K-Means聚类的简单例子：

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有一些二维数据
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0],
     [10, 2], [10, 4], [10, 0]]

# 创建KMeans聚类对象
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 拟合模型
kmeans.fit(X)

# 打印聚类中心
print(kmeans.cluster_centers_)

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=300, c='red')
plt.show()

扩展阅读

想要了解更多关于聚类分析的知识，可以阅读本站的机器学习教程。

图片示例

这里有一张聚类分析的示例图片：