K－means算法讲解PPT

K-means是一种非常流行的无监督学习算法，用于将数据点划分为K个集群。它的工作方式直观且易于理解，因此经常被用作介绍聚类算法的入门算法。在本教程中...

K-means是一种非常流行的无监督学习算法，用于将数据点划分为K个集群。它的工作方式直观且易于理解，因此经常被用作介绍聚类算法的入门算法。在本教程中，您将了解K-means算法的工作原理，如何选择最佳的簇数K以及如何在Python中使用scikit-learn库来执行K-means聚类。工作原理K-means算法的工作原理如下：初始化选择K个初始质心。这通常是从数据集中随机选择的数据点聚类将每个数据点分配给最近的质心。这意味着每个质心现在都包含一组数据点更新质心将每个集群的质心移动到该集群的平均位置。这确保了在下一次迭代中，分配给每个质心的数据点更接近其实际集群中心重复步骤2和步骤3重复直到满足某个停止准则（例如，质心的改变小于某个阈值，或者达到预设的最大迭代次数）选择最佳簇数K选择最佳的簇数K是K-means算法中的一个重要步骤。有几种方法可以帮助您选择最佳的K值：肘部法则这种方法建议观察不同K值对应的Within-Cluster-Sum of Squares (WCSS)。随着K值的增加，WCSS会减小，但下降速度会逐渐放缓。您应该选择“肘部”点，即WCSS开始平坦化的K值轮廓系数轮廓系数是一种衡量数据集群内和群间距离的方法。一个好的集群应该有高的群内紧凑度和低的群间距离。您可以绘制轮廓系数与K值的图表，并选择最大化轮廓系数的K值Elbow Method这是一种类似肘部法则的方法，但更适用于小数据集。计算每个K值的WCSS，并将其平方。然后找到“肘部”，即WCSS^2开始平坦化的K值Python实现在Python中，您可以使用scikit-learn库来执行K-means聚类。以下是一个简单的例子：这个例子首先导入必要的库，然后创建一个简单的数据集。然后，它设置簇数为2，创建一个KMeans实例并使用数据拟合模型。最后，它输出计算得到的质心和每个数据点的簇标签。