KMeans 聚类算法是一种常用的无监督学习算法，它将数据集分成 k 个簇，每个簇中的数据点尽可能接近簇的中心。Scipy 库提供了 KMeans 算法的实现，下面将介绍如何使用 Scipy 进行 KMeans 聚类。

算法原理

KMeans 算法的基本思想是：

  1. 随机选择 k 个数据点作为初始聚类中心。
  2. 将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的簇。
  3. 计算每个簇的中心（即簇内所有数据点的均值）。
  4. 重复步骤 2 和 3，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。

使用 Scipy 进行 KMeans 聚类

以下是一个简单的例子，展示如何使用 Scipy 库进行 KMeans 聚类。

from scipy.cluster.vq import kmeans, vq

# 示例数据
data = [[1, 2], [1, 4], [1, 0],
        [10, 2], [10, 4], [10, 0]]

# 进行 KMeans 聚类
centroids, cluster_assignments = kmeans(data, 2)

# 打印聚类中心
print("聚类中心：", centroids)

# 打印每个数据点的簇分配
print("数据点的簇分配：", cluster_assignments)

代码解释

  1. from scipy.cluster.vq import kmeans, vq：导入 Scipy 库中的 KMeans 聚类和 VQ（向量量化）函数。
  2. data：示例数据集，包含两个特征。
  3. kmeans(data, 2)：调用 KMeans 算法，参数为数据和簇的数量。
  4. centroids：返回聚类中心。
  5. cluster_assignments：返回每个数据点的簇分配。

扩展阅读

想了解更多关于 KMeans 聚类算法的内容，可以阅读Scipy KMeans 聚类算法详细教程。

[center][https://cloud-image.ullrai.com/q/KMeans_Clustering/]