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引言
K均值聚類（K-Means Clustering）是一種無監督進修演算法，它經由過程將類似的數據點分組來發明數據中的形式。Scikit-learn 是一個富強的呆板進修庫，供給了很少數據處理跟演算法實現，其中包含 K均值聚類演算法。本文將深刻探究 Scikit-learn 中的 K均值聚類，幫助妳輕鬆上手，成為數據分析的新利器。
K均值聚類簡介
基本道理
K均值聚類演算法的目標是將數據集分紅 K 個簇，使得每個簇中的數據點儘可能類似，而差別簇之間的數據點儘可能差別。演算法的核心是「均值」（Mean）這個詞，每個簇的均值代表了該簇的核心點。
任務流程
- 抉擇 K 的值：斷定要創建的簇的數量。
- 隨機初始化均值：從數據會合隨機抉擇 K 個點作為初始均值。
- 分配數據點：將每個數據點分配到近來的均值，構成 K 個簇。
- 打算新均值：重新打算每個簇的均值。
- 迭代：重複步調 3 跟 4，直到均值不再明顯變更或達到最大年夜迭代次數。
Scikit-learn 中的 K均值聚類
Scikit-learn 供給了 KMeans 類來實現 K均值聚類。以下是一個基本的示例：
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 創建一些示例數據
data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[10, 2], [10, 4], [10, 0]])
# 初始化 KMeans 東西
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(data)
# 列印聚類成果
print(kmeans.labels_)
鄙人面的代碼中，我們創建了一個簡單的二維數據集，並利用 KMeans 類來對其停止聚類。我們指定了 2 個簇，並利用 fit 方法來打算聚類成果。
調劑參數
Scikit-learn 中的 KMeans 類供給了多少個關鍵參數，可能幫助妳更好地把持聚類過程：
n_clusters：要創建的簇的數量。init：均值初始化方法，可能是 ‘k-means++‘、’random’ 或經由過程X參數指定初始均值。max_iter：最大年夜迭代次數。tol：結束原則，即當聚類核心的變更小於此值時結束迭代。
K均值聚類的範圍性
儘管 K均值聚類是一種簡單而富強的東西，但它也有一些範圍性：
- 對初始均值敏感：差其余初始均值可能招致差其余聚類成果。
- 假設簇的外形是球形：對非球形簇，成果可能不幻想。
- 須要指定 K 的值：不明白的方法來斷定最佳的 K 值。
總結
K均值聚類是 Scikit-learn 中一個非常有效的東西，可能幫助妳在數據分析中疾速發明形式。經由過程懂得其道理跟參數，妳可能更好地利用這一演算法來處理現實成績。盼望本文能幫助妳輕鬆上手 K均值聚類，成為數據分析的新利器。