机器学习中的聚类：掌握 K 均值算法的精髓

人工智能

2023-10-28 19:22:00

导言

在机器学习的广阔领域中，聚类是一种无监督学习技术，它可以将数据点分组到具有相似特征的同类群组中。在本篇文章中，我们将深入探究聚类领域的基石——K 均值算法，它以其简单性和效率而闻名。

K 均值算法的奥秘

K 均值算法是一种迭代聚类算法，它将数据点分配到 K 个预定义的类簇中，每个类簇由一个称为质心的中心点表示。算法的思想步骤如下：

随机初始化质心： 从数据集中随机选择 K 个数据点作为初始质心。
分配数据点： 将每个数据点分配到与其最近质心的类簇中。
更新质心： 重新计算每个类簇中数据点的平均值，以获得新的质心。
重复步骤 2 和 3： 重复步骤 2 和 3，直到质心不再发生显著变化。

SKLearn 中的 K 均值算法

Scikit-learn（SKLearn）是一个流行的 Python 机器学习库，它提供了 K 均值算法的简便实现。以下是使用 SKLearn 实现 K 均值聚类的步骤：

导入库： import sklearn.cluster as cluster
创建 K 均值聚类器： kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=K)，其中 n_clusters 指定类簇的数量。
拟合数据： kmeans.fit(data)，其中 data 是待聚类的数据集。
获取聚类标签： kmeans.labels_ 返回每个数据点的聚类标签。
获取质心： kmeans.cluster_centers_ 返回每个类簇的质心。

Python 代码实现

下面是一个简单的 Python 代码示例，演示如何使用 K 均值算法聚类数据集：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 载入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 创建 K 均值聚类器
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 拟合数据
kmeans.fit(data)

# 获取聚类标签
labels = kmeans.labels_

# 获取质心
centroids = kmeans.cluster_centers_