Python聚类算法之基本K均值实例详解

在机器学习领域，聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本点按其相似性划分成不同的组，也就是所谓的“簇”。Python中实现聚类算法有很多种方式，而K均值(K-Means)是最常用的一种。本篇文章将深入探讨Python中的基本K均值算法及其应用。 K均值算法的核心思想是通过迭代过程来寻找最佳的簇分配，从而达到数据的分组。算法流程如下： 1. 初始化：需要设定簇的数量K，然后随机选择K个点作为初始质心（或称为中心点）。 2. 分配阶段：对于数据集中每一个点，计算其与所有质心之间的距离，将点分配到最近的质心所在的簇。 3. 更新阶段：重新计算每个簇的质心，质心是簇内所有点的几何中心，即所有点坐标求平均值。 4. 重复以上两步，直到质心不再显著变化或者达到预设的迭代次数。 在提供的代码示例中，可以看到以下关键步骤的实现： - 定义了数据点列表`points`，并设置了三个初始质心`currentCenter1`, `currentCenter2`, `currentCenter3`。 - 然后，创建了三个空列表`center1`, `center2`, `center3`来记录质心在每次迭代后的变化轨迹。 - 接着，通过一个`for`循环进行迭代，每次迭代中，将每个点分配到最近的质心所在的簇（`group1`, `group2`, `group3`）。 - 在分配完成后，根据每个簇内的点重新计算质心，并更新到`currentCenter1`, `currentCenter2`, `currentCenter3`。 - 记录质心的变化，并绘制出质心轨迹。 K均值算法的优缺点： - 优点：简单、快速，对大数据集处理效率高，且易于理解和实现。 - 缺点：对初始质心的选择敏感，可能会陷入局部最优解；不适合形状不规则或大小差异大的簇；需要预先设定簇的数量K。 在实际应用中，为了改善K均值的效果，通常会采用多种策略，如多次运行K均值并选择最好的结果（如K-Means++)，或者使用其他聚类算法如DBSCAN，它可以根据数据的密度自动发现簇的数量和形状。 Python中的K均值算法是数据挖掘和机器学习中的基础工具，通过理解其原理和实现，我们可以更好地处理数据分组问题，为后续的数据分析和建模提供有力支持。