【揭秘Scikit-learn KMeans聚类算法】核心原理与应用技巧

引言

KMeans聚类算法是一种广泛利用的无监督进修算法，它在数据发掘跟呆板进修范畴有侧重要的利用。Scikit-learn作为Python中一个富强的呆板进修库，供给了KMeans算法的实现。本文将深刻探究KMeans聚类算法的核心道理，并分享一些在现实利用中的技能。

KMeans聚类算法道理

1. 算法目标

KMeans聚类算法的目标是将数据会合的样本分别为K个簇，使得每个样本到其所属簇的质心的间隔平方跟最小。

2. 算法步调

1. 初始化：随机抉择K个数据点作为初始的聚类核心（质心）。
2. 分配阶段：将每个数据点分配到近来的质心，构成K个聚类。
3. 更新阶段：对每个聚类，打算全部属于该聚类的数据点的均值，并更新该聚类的质心。
4. 迭代：反复分配跟更新阶段，直到满意某个结束前提，如质心的变更小于某个阈值、达到预设的迭代次数，或许数据点的分配不再产生变更。

3. 抉择K值

抉择合适的K值是KMeans聚类算法的关键。常用的方法包含：

• 手肘法：经由过程绘制SSE（偏差平方跟）与K值的关联图，找到“手肘”点对应的K值。
• 表面系数法：经由过程打算每个样本的表面系数，抉择表面系数均匀值最大年夜的K值。

Scikit-learn中的KMeans实现

1. 导入库

from sklearn.cluster import KMeans

2. 筹备数据

import numpy as np

# 假设X是曾经预处理并标准化后的数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])

3. 创建KMeans模型

kmeans = KMeans(n_clusters=2)

4. 练习模型

kmeans.fit(X)

5. 获取聚类成果

labels = kmeans.labels_

6. 评价模型

silhouette_score = kmeans.silhouette_score(X)

利用技能

1. 初始质心抉择

• 随机抉择：默许情况下，Scikit-learn利用随机方法抉择初始质心。
• K-Means++：这种方法可能找到更好的初始质心，进步聚类品质。

2. 处理异常值

KMeans算法对异常值敏感，可能在聚类之前对数据停止预处理，如删除异常值或停止腻滑处理。

3. 标准化数据

在利用KMeans聚类算法之前，对数据停止标准化处理可能避免特点值量纲的影响。

总结

KMeans聚类算法是一种简单高效的无监督进修算法。经由过程懂得其核心道理跟利用技能，我们可能更好地利用Scikit-learn中的KMeans实现，停止数据分析跟呆板进修任务。