引言
K均值聚类（K-Means Clustering）是一种无监督学习算法，它通过将相似的数据点分组来发现数据中的模式。Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，提供了许多数据处理和算法实现，其中包括 K均值聚类算法。本文将深入探讨 Scikit-learn 中的 K均值聚类，帮助您轻松上手，成为数据分析的新利器。
K均值聚类简介
基本原理
K均值聚类算法的目标是将数据集分成 K 个簇，使得每个簇中的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。算法的核心是“均值”（Mean）这个词，每个簇的均值代表了该簇的中心点。
工作流程
- 选择 K 的值：确定要创建的簇的数量。
- 随机初始化均值：从数据集中随机选择 K 个点作为初始均值。
- 分配数据点：将每个数据点分配到最近的均值，形成 K 个簇。
- 计算新均值：重新计算每个簇的均值。
- 迭代：重复步骤 3 和 4，直到均值不再显著变化或达到最大迭代次数。
Scikit-learn 中的 K均值聚类
Scikit-learn 提供了 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 对象
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(data)
# 打印聚类结果
print(kmeans.labels_)
在上面的代码中，我们创建了一个简单的二维数据集，并使用 KMeans 类来对其进行聚类。我们指定了 2 个簇，并使用 fit 方法来计算聚类结果。
调整参数
Scikit-learn 中的 KMeans 类提供了几个关键参数，可以帮助您更好地控制聚类过程：
n_clusters：要创建的簇的数量。init：均值初始化方法，可以是 ‘k-means++‘、’random’ 或通过X参数指定初始均值。max_iter：最大迭代次数。tol：停止准则，即当聚类中心的变化小于此值时停止迭代。
K均值聚类的局限性
尽管 K均值聚类是一种简单而强大的工具，但它也有一些局限性：
- 对初始均值敏感：不同的初始均值可能导致不同的聚类结果。
- 假设簇的形状是球形：对于非球形簇，结果可能不理想。
- 需要指定 K 的值：没有明确的方法来确定最佳的 K 值。
总结
K均值聚类是 Scikit-learn 中一个非常有用的工具，可以帮助您在数据分析中快速发现模式。通过理解其原理和参数，您可以更好地利用这一算法来解决实际问题。希望本文能帮助您轻松上手 K均值聚类，成为数据分析的新利器。