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引言
KMeans聚類演算法是一種廣泛利用的無監督進修演算法，它在數據發掘跟呆板進修範疇有側重要的利用。Scikit-learn作為Python中一個富強的呆板進修庫，供給了KMeans演算法的實現。本文將深刻探究KMeans聚類演算法的核心道理，並分享一些在現實利用中的技能。
KMeans聚類演算法道理
1. 演算法目標
KMeans聚類演算法的目標是將數據會合的樣本分別為K個簇，使得每個樣本到其所屬簇的質心的間隔平方跟最小。
2. 演算法步調
- 初始化：隨機抉擇K個數據點作為初始的聚類核心（質心）。
- 分配階段：將每個數據點分配到近來的質心，構成K個聚類。
- 更新階段：對每個聚類，打算全部屬於該聚類的數據點的均值，並更新該聚類的質心。
- 迭代：重複分配跟更新階段，直到滿意某個結束前提，如質心的變更小於某個閾值、達到預設的迭代次數，或許數據點的分配不再產生變更。
3. 抉擇K值
抉擇合適的K值是KMeans聚類演算法的關鍵。常用的方法包含：
- 手肘法：經由過程繪製SSE（偏差平方跟）與K值的關係圖，找到「手肘」點對應的K值。
- 表面係數法：經由過程打算每個樣本的表面係數，抉擇表面係數均勻值最大年夜的K值。
Scikit-learn中的KMeans實現
1. 導入庫
from sklearn.cluster import KMeans
2. 籌備數據
import numpy as np
# 假設X是曾經預處理並標準化後的數據
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])
3. 創建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
4. 練習模型
kmeans.fit(X)
5. 獲取聚類成果
labels = kmeans.labels_
6. 評價模型
silhouette_score = kmeans.silhouette_score(X)
利用技能
1. 初始質心抉擇
- 隨機抉擇：默許情況下，Scikit-learn利用隨機方法抉擇初始質心。
- K-Means++：這種方法可能找到更好的初始質心，進步聚類品質。
2. 處理異常值
KMeans演算法對異常值敏感，可能在聚類之前對數據停止預處理，如刪除異常值或停止膩滑處理。
3. 標準化數據
在利用KMeans聚類演算法之前，對數據停止標準化處理可能避免特徵值量綱的影響。
總結
KMeans聚類演算法是一種簡單高效的無監督進修演算法。經由過程懂得其核心道理跟利用技能，我們可能更好地利用Scikit-learn中的KMeans實現，停止數據分析跟呆板進修任務。