算法初接触 | 聚类详解——k-means算法揭秘

2023-03-10 17:12:25

聚类算法：数据分而治之的艺术

探索聚类算法的奇妙世界

算法，计算机科学的基石，正在以前所未有的速度改变着我们的世界。从个性化推荐到自动化翻译，再到自动驾驶和面部识别，算法无处不在。在算法家族中，聚类算法正以其独到的魅力掀起数据挖掘领域的一场风暴。今天，我们将共同踏上一段激动人心的旅程，揭开聚类算法，尤其是经典的 k-means 算法的神秘面纱。

聚类算法：将相近者聚在一起

想象一下一群人，他们拥有各种各样的特征，比如身高、体重、年龄和头发颜色。聚类算法的工作就是将这些个体分组，让具有相似特征的人聚集在一起。这些组被称为“簇”，而每个簇都代表一个独特的群体或模式。

聚类算法在现实世界中有着广泛的应用。例如，市场营销人员使用聚类算法将客户细分为不同的群体，以便有针对性地营销活动。企业使用聚类算法识别客户群像，从而提供个性化服务。文本分析师利用聚类算法对文档进行分类， memudahkan 研究人员探索大型数据集中的模式和趋势。

k-means 算法：聚类中的中坚力量

在众多聚类算法中，k-means 算法因其简单易用、高效稳定而脱颖而出。k-means 算法的核心思想是将数据点划分为 k 个簇，使得每个簇中的数据点到其簇中心的距离最小。

k-means 算法的步骤如下：

初始化： 随机选择 k 个数据点作为初始簇中心。
分配： 将每个数据点分配到距离它最近的簇中心。
更新： 计算每个簇中所有数据点的平均值，并将其作为新的簇中心。
重复 2-3 步： 重复分配和更新步骤，直到簇中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 数据点
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])

# 聚类器
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 训练
kmeans.fit(data)

# 簇标签
labels = kmeans.labels_

# 输出簇标签
print(labels)