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📊 K-Means聚类实战案例教程

🔹 简介
K-Means是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组场景。本文通过Python代码演示其核心逻辑，并结合实际案例解析应用场景。

🔹 实现步骤

1. 数据准备

   • 使用numpy生成模拟数据集
   • 示例：

     import numpy as np  
     X = np.random.rand(100, 2)  # 100个二维样本
     

   • 

     数据样本_示意图

2. 模型训练

   • 导入KMeans类并初始化参数
   • 示例：

     from sklearn.cluster import KMeans  
     kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
     

   • 

     KMeans_算法流程图

3. 结果分析

   • 可视化聚类结果（需matplotlib）
   • 示例：

     import matplotlib.pyplot as plt  
     plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_)  
     plt.xlabel("特征1")  
     plt.ylabel("特征2")  
     plt.title("聚类结果_可视化")  
     plt.show()
     

   • 

     聚类结果_可视化

📘 扩展阅读

• 如需了解机器学习基础概念，可访问 /community/python_development/tutorials/machine_learning_introduction