K-Means 聚类算法教程

K-Means 聚类算法是一种无监督学习算法，它将数据集分割成 K 个簇，使得同一个簇内的数据点尽可能接近，而不同簇的数据点尽可能远。本文将详细介绍 K-Means 聚类算法的基本原理、实现步骤和应用场景。

基本原理

K-Means 聚类算法的核心思想是将数据点分配到最近的聚类中心。具体步骤如下：

1. 选择 K 个初始聚类中心：可以从数据集中随机选择 K 个数据点作为初始聚类中心，或者使用其他方法（如 K-Means++）选择初始聚类中心。
2. 分配数据点：将每个数据点分配到距离它最近的聚类中心所在的簇。
3. 更新聚类中心：计算每个簇中所有数据点的均值，作为新的聚类中心。
4. 重复步骤 2 和 3，直到聚类中心不再发生显著变化。

实现步骤

以下是使用 Python 实现 K-Means 聚类算法的步骤：

1. 导入必要的库：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

2. 准备数据：

data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
                 [10, 2], [10, 4], [10, 0]])

3. 创建 KMeans 对象并设置参数：

kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(data)

4. 获取聚类结果：

labels = kmeans.labels_

5. 打印聚类中心：

centers = kmeans.cluster_centers_
print("聚类中心：", centers)

应用场景

K-Means 聚类算法在许多领域都有广泛的应用，例如：

• 市场细分：将客户划分为不同的市场细分，以便更好地了解他们的需求。
• 图像分割：将图像分割成不同的区域，以便进行进一步的处理。
• 文本聚类：将文本数据聚类，以便进行主题分析。

扩展阅读

想要了解更多关于 K-Means 聚类算法的知识，可以阅读以下文章：

• K-Means 聚类算法原理及实现
• K-Means 聚类算法应用案例

K-Means 聚类算法原理图