K-means算法是一种广泛应用的数据聚类方法，常用于无监督学习中，它的主要目标是将数据集中的样本点分配到预先设定的K个类别中，使得每个样本点都尽可能接近其所在类别的中心，而类别间的差异性最大化。在Python中，我们可以利用科学计算库如NumPy和Scikit-learn来实现K-means算法。
我们需要理解K-means的基本步骤：
1. **初始化**: 选择K个初始质心（cluster centers），通常是随机从数据集中选取的样本点。在这个案例中，坐标点是随机生成的，这有助于在开始时创建多样性的聚类中心。
2. **分配样本**: 对于每个数据点，计算它与所有质心的距离，然后将其分配给最近的质心所在的类别。
3. **更新质心**: 计算每个类别中所有样本点的均值，这个均值就是新的质心。这一步骤可能会导致质心的位置变化。
4. **迭代检查**: 重复步骤2和3，直到质心不再显著移动或达到预设的最大迭代次数。这个过程形成了一个迭代优化的过程，不断调整类别边界以达到最优聚类效果。
在Python中，我们可以通过以下方式实现K-means：
- **NumPy**：用于创建和操作多维数组，如计算距离、生成随机坐标等。
- **Scipy**：提供了`scipy.cluster.vq.kmeans`函数，可以直接实现K-means算法。
- **Scikit-learn**：提供了`sklearn.cluster.KMeans`类，这是更常用且功能强大的实现，支持更多的参数调整和优化。
例如，使用Scikit-learn实现K-means的代码可能如下：
```python
from sklearn.cluster import KMeans
# 假设data是你的数据集，n_clusters是你要划分的类别数量
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, init='random', random_state=42)
kmeans.fit(data)
# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_
# 可以对数据进行可视化，展示聚类结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], s=300, c='red')
plt.show()
```
在这个`K-means.py`文件中，很可能包含了完整的K-means实现，包括数据生成、模型训练和结果展示等部分。你可以通过阅读和分析代码来深入理解K-means算法的具体工作原理以及Python实现的细节。同时，理解如何根据实际情况调整算法参数，比如选择合适的初始质心策略（如'k-means++'）、设置合适的迭代次数等，都是提高聚类效果的关键。
K-means算法是数据挖掘中的重要工具，Python的库提供了丰富的接口，使我们能够轻松地实现和应用这一算法。通过深入研究`K-means.py`，不仅可以掌握算法的实现，还能为其他数据挖掘项目打下坚实的基础。
K-means.zip （1个子文件） 
K-means.py 4KB
