【揭秘Scikit-learn K均值聚类】轻松上手，数据分析新利器

引言

K均值聚类（K-Means Clustering）是一种无监督进修算法，它经由过程将类似的数据点分组来发明数据中的形式。Scikit-learn 是一个富强的呆板进修库，供给了很少数据处理跟算法实现，其中包含 K均值聚类算法。本文将深刻探究 Scikit-learn 中的 K均值聚类，帮助你轻松上手，成为数据分析的新利器。

K均值聚类简介

基本道理

K均值聚类算法的目标是将数据集分红 K 个簇，使得每个簇中的数据点尽可能类似，而差别簇之间的数据点尽可能差别。算法的核心是“均值”（Mean）这个词，每个簇的均值代表了该簇的核心点。

任务流程

1. 抉择 K 的值：断定要创建的簇的数量。
2. 随机初始化均值：从数据会合随机抉择 K 个点作为初始均值。
3. 分配数据点：将每个数据点分配到近来的均值，构成 K 个簇。
4. 打算新均值：重新打算每个簇的均值。
5. 迭代：反复步调 3 跟 4，直到均值不再明显变更或达到最大年夜迭代次数。

Scikit-learn 中的 K均值聚类

Scikit-learn 供给了 KMeans 类来实现 K均值聚类。以下是一个基本的示例：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 创建一些示例数据
data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
                 [10, 2], [10, 4], [10, 0]])

# 初始化 KMeans 东西
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(data)

# 打印聚类成果
print(kmeans.labels_)

鄙人面的代码中，我们创建了一个简单的二维数据集，并利用 KMeans 类来对其停止聚类。我们指定了 2 个簇，并利用 fit 方法来打算聚类成果。

调剂参数

Scikit-learn 中的 KMeans 类供给了多少个关键参数，可能帮助你更好地把持聚类过程：

• n_clusters：要创建的簇的数量。
• init：均值初始化方法，可能是 ‘k-means++‘、’random’ 或经由过程 X 参数指定初始均值。
• max_iter：最大年夜迭代次数。
• tol：结束原则，即当聚类核心的变更小于此值时结束迭代。

K均值聚类的范围性

尽管 K均值聚类是一种简单而富强的东西，但它也有一些范围性：

• 对初始均值敏感：差其余初始均值可能招致差其余聚类成果。
• 假设簇的外形是球形：对非球形簇，成果可能不幻想。
• 须要指定 K 的值：不明白的方法来断定最佳的 K 值。

总结

K均值聚类是 Scikit-learn 中一个非常有效的东西，可能帮助你在数据分析中疾速发明形式。经由过程懂得其道理跟参数，你可能更好地利用这一算法来处理现实成绩。盼望本文能帮助你轻松上手 K均值聚类，成为数据分析的新利器。