揭开无监督学习的奥秘：直观指南探索 K-Means 聚类算法

人工智能

2024-01-05 23:37:41

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无监督学习的世界：K-Means 聚类的魅力

机器学习的领域正以惊人的速度扩展，而 K-Means 聚类算法因其在处理无标签数据集方面的卓越能力而备受瞩目。在数据泛滥的时代，贴标签可能既昂贵又耗时，而 K-Means 为我们提供了从混乱中提取意义的途径。

K-Means 的核心思想：物以类聚

K-Means 算法的核心思想很简单，却令人惊讶地有效：物以类聚。它假设数据中的点倾向于聚集在不同的组或簇中，每个簇都由一个称为质心的中心点表示。算法的任务是找到这些质心并相应地对数据进行分组。

如何让 K-Means 起作用？逐步实施指南

让 K-Means 为您服务只需几个简单的步骤：

选择簇数 (K) ：这取决于您对数据的了解和所需的粒度级别。
初始化质心 ：随机或使用其他启发式方法选择 K 个初始质心。
分配点 ：将每个数据点分配到距离它最近的质心。
更新质心 ：重新计算每个簇中所有点的平均值，以获得新的质心。
重复步骤 3 和 4 ：继续分配点并更新质心，直到满足收敛标准。

代码实践：让 K-Means 活起来

理论知识固然重要，但实践胜于雄辩。以下是使用 Python 的 K-Means 聚类的简单示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

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

# 模型初始化
model = KMeans(n_clusters=2)

# 模型训练
model.fit(data)

# 质心提取
centroids = model.cluster_centers_

# 簇分配
labels = model.labels_

# 结果打印
print("质心：", centroids)
print("簇分配：", labels)