PythonKMeans聚类教程详解
本教程深入解析Python数据聚类中的常用算法——KMeans。文章从KMeans聚类的核心步骤入手,详细讲解了数据预处理、模型训练与结果评估。强调了数据标准化在消除特征量纲影响中的关键作用,并介绍了如何利用Scikit-learn库高效实现KMeans。同时,探讨了K值的选择难题,结合手肘法和轮廓系数,助力读者确定最佳簇数。此外,文章还分享了KMeans的优化策略,包括加强数据预处理、增加n_init运行次数、处理异常值以及结合业务背景综合评估结果,旨在帮助读者提升聚类质量,解决KMeans算法的局限性,从而在实际应用中获得更准确、更有价值的聚类结果。
KMeans聚类的核心步骤包括数据预处理、模型训练与结果评估。1. 数据预处理:使用StandardScaler对数据进行标准化,消除不同特征量纲的影响;2. 模型训练:通过KMeans类设置n_clusters参数指定簇数,调用fit方法训练模型;3. 获取结果:使用labels_属性获取每个数据点所属簇,cluster_centers_获取簇中心坐标;4. 可视化:绘制散点图展示聚类效果及簇中心;5. K值选择:结合手肘法(Inertia)和轮廓系数(Silhouette Score)确定最佳簇数,提升聚类质量;6. 优化策略:加强数据预处理、增加n_init运行次数、处理异常值、结合业务背景综合评估结果或选用其他算法弥补局限性。
使用Python实现数据聚类,KMeans是一个非常常用且直观的算法。它通过迭代寻找数据点到聚类中心的最小距离来划分簇,Scikit-learn库提供了非常便捷的实现方式,让这个过程变得相当高效。

在我看来,要用Python实现KMeans聚类,核心步骤其实并不复杂,但有些细节处理得好不好,直接关系到最终聚类效果的质量。
首先,你得准备好数据。通常,我们会用numpy
或者pandas
来处理数据。KMeans对数据尺度比较敏感,所以数据标准化(或者归一化)几乎是必不可少的一步。我个人习惯用StandardScaler
,它能把数据转换成均值为0、方差为1的分布,这样不同特征之间的量纲差异就不会干扰到距离计算了。

接着,就是调用sklearn.cluster
里的KMeans
。实例化这个类的时候,最关键的参数就是n_clusters
,也就是你希望把数据分成多少个簇。说实话,这个K值的选择,有时候真有点像门艺术,需要结合业务理解和一些经验方法。
然后,用fit
方法把模型训练起来,它会自动找到最佳的聚类中心。训练完之后,你可以通过labels_
属性获取每个数据点所属的簇,cluster_centers_
则会给出每个簇的中心点坐标。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets import make_blobs # 用于生成示例数据 # 1. 生成一些示例数据 # 假设我们有3个自然的簇 X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0) # 2. 数据预处理:标准化 # 这一步非常关键,特别是当你的特征有不同量纲时 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 3. 初始化并训练KMeans模型 # 这里我们假设知道有4个簇,实际应用中K的确定是难点 # n_init='auto' 是Scikit-learn 1.2+ 的推荐设置,它会运行多次并选择最佳结果 kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0, n_init='auto') kmeans.fit(X_scaled) # 4. 获取聚类结果 labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 5. 可视化结果(可选,但强烈推荐) plt.figure(figsize=(8, 6)) # 绘制原始数据点,并根据聚类结果上色 plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=labels, s=50, cmap='viridis', alpha=0.7) # 绘制聚类中心 plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, marker='X', label='Cluster Centers') plt.title('KMeans Clustering Results (Scaled Data)') plt.xlabel('Feature 1 (Scaled)') plt.ylabel('Feature 2 (Scaled)') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() print("聚类标签前5个样本:", labels[:5]) print("聚类中心:\n", scaler.inverse_transform(centers)) # 将中心点逆转换为原始尺度以便理解
这段代码跑下来,你就能看到数据点被分成了几个不同的颜色区域,每个区域都有一个红色的'X'标记着它的中心。这感觉还是挺直观的。
如何选择KMeans算法中的最佳聚类数量K?
说实话,KMeans最大的一个痛点,就是你得提前告诉它要分多少个簇(K值)。这不像有些算法,能自己发现簇的数量。所以,确定这个K值,往往是聚类任务里最让人头疼,也最能体现数据分析师功力的地方。
最常用的方法之一是手肘法(Elbow Method)。它的核心思想是,随着K值的增加,每个数据点到其对应簇中心的距离之和(也叫作簇内平方和,Inertia)会不断减小。但这个减小的速度,在达到一个“最佳”K值后会显著放缓,图形上看起来就像一个手肘。你需要在图上找到那个“拐点”。这个方法虽然直观,但有时候“手肘”并不那么明显,需要一点主观判断。
另一个我个人觉得更靠谱,或者说更量化的方法是轮廓系数(Silhouette Score)。轮廓系数衡量的是一个数据点与其所在簇的凝合度( cohesion)和与其他簇的分离度(separation)。它的值介于-1到1之间:
- 接近1表示该点与自身簇内点很近,与相邻簇点很远,聚类效果很好。
- 接近0表示该点在两个簇的边界上。
- 接近-1表示该点可能被分到了错误的簇。 我们通常会计算不同K值下的平均轮廓系数,然后选择那个平均轮廓系数最高的K值。这比手肘法看起来更“客观”一些,但也不是万能的。
from sklearn.metrics import silhouette_score # 尝试不同K值 inertias = [] silhouette_scores = [] k_range = range(2, 11) # 通常K从2开始,因为K=1没有聚类意义 for k in k_range: kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0, n_init='auto') kmeans.fit(X_scaled) inertias.append(kmeans.inertia_) # 计算轮廓系数,需要至少2个簇 if k > 1: score = silhouette_score(X_scaled, kmeans.labels_) silhouette_scores.append(score) else: silhouette_scores.append(0) # K=1时轮廓系数无意义 # 绘制手肘图 plt.figure(figsize=(12, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(k_range, inertias, marker='o') plt.title('Elbow Method (Inertia vs. K)') plt.xlabel('Number of Clusters (K)') plt.ylabel('Inertia') plt.grid(True) # 绘制轮廓系数图 plt.subplot(1, 2, 2) # 注意:silhouette_scores 列表长度会比 k_range 少1,因为K=1时没有轮廓系数 plt.plot(k_range, silhouette_scores, marker='o', color='red') plt.title('Silhouette Score vs. K') plt.xlabel('Number of Clusters (K)') plt.ylabel('Silhouette Score') plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.show() # 找到轮廓系数最高的K值 # 注意索引对应关系,因为silhouette_scores是从k=2开始的 best_k_silhouette = k_range[np.argmax(silhouette_scores)] print(f"根据轮廓系数,最佳K值可能为: {best_k_silhouette}")
在我看来,这两种方法结合起来看,会让你对K的选择更有信心。但最终,还是得回归到你对数据的理解,以及聚类结果是否符合你的业务预期。
KMeans算法的局限性与常见挑战有哪些?
尽管KMeans非常流行且易于实现,但它并不是万能的,在实际应用中会遇到一些挑战和局限性。这些问题有时候让人挺头疼的。
最明显的一个是对初始聚类中心的敏感性。KMeans的迭代过程是从随机选择的K个点作为初始中心开始的。如果初始中心选得不好,算法可能会收敛到局部最优解,而不是全局最优解。虽然kmeans++
这种初始化策略(Scikit-learn默认使用)大大缓解了这个问题,它会选择离已选中心较远的点作为下一个中心,但依然不能完全保证找到全局最优。所以,通常我们会设置n_init
参数(例如n_init=10
),让KMeans运行多次,每次用不同的初始中心,然后返回最好的那个结果,这能有效提高聚类质量。
另一个大问题是它假设簇是球形的且大小相似。KMeans基于欧氏距离来划分簇,自然倾向于找到圆形或椭圆形的簇。如果你的数据簇是任意形状的(比如月牙形、环形),或者簇的密度差异很大,KMeans的表现就会很差,它会强行把非球形的数据点切分成球形簇。这时候,像DBSCAN(基于密度)或者Agglomerative Clustering(层次聚类)可能更合适。
对异常值(Outliers)的敏感也是一个痛点。单个或少数几个离群点可能会显著拉动聚类中心,导致整个簇的形状和位置发生偏差,从而影响聚类结果的准确性。在进行KMeans之前,通常需要对数据进行离群点检测和处理。
还有就是K值的选择问题,前面已经提过了。没有一个放之四海而皆准的方法能确定最佳K值,这需要经验、业务知识和一些启发式方法(如手肘法、轮廓系数)的结合。
最后,KMeans无法处理非数值型数据。所有输入特征都必须是数值型的。如果你有类别特征,需要进行独热编码(One-Hot Encoding)或其他转换。
这些局限性并不是说KMeans不好,而是提醒我们在使用它之前,要对数据有足够的了解,并且在必要时考虑其他更适合的算法。
如何优化KMeans聚类结果并提升模型性能?
既然KMeans有这些局限性,那我们有没有办法去“优化”它,让它的表现更好呢?当然有,有些小技巧或者说最佳实践,能显著提升聚类效果。
首先,数据预处理是重中之重。我前面提到过标准化,这绝对是KMeans的基石。如果你的特征量纲差异很大,或者数值范围悬殊,不标准化就直接跑KMeans,结果往往会很糟糕。因为距离计算会被数值大的特征主导,小的特征几乎没啥发言权。除了标准化,有时候特征工程也能帮大忙。比如,如果你发现原始特征的组合能更好地揭示簇结构,那就大胆地去创造新特征。
其次,选择合适的初始化策略。虽然Scikit-learn的KMeans
默认使用了kmeans++
,这已经比纯随机初始化要好很多了,但如果你对结果还不满意,可以尝试多次运行KMeans并选择最优解(通过设置n_init
参数为一个较大的值,例如10或20)。这能有效避免陷入局部最优。
再来,处理异常值。正如前面所说,异常值对KMeans的影响很大。在聚类之前,可以考虑使用一些离群点检测算法(比如Isolation Forest, LOF等)来识别并处理这些异常点。你可以选择移除它们,或者将它们单独标记出来,不参与核心聚类。
另外,评估指标的综合使用。不要只盯着手肘法或者轮廓系数。有时候,一个K值在这些指标上表现一般,但在业务上却非常有意义。所以,聚类结果出来后,一定要结合业务背景去解释和评估。比如,看看每个簇的特征分布,是不是符合你的直觉,或者能给你带来新的洞察。
最后,如果你发现KMeans确实不太适合你的数据(比如数据簇形状不规则),那就考虑其他聚类算法。DBSCAN在处理不规则形状簇和识别噪声方面有优势,层次聚类(Agglomerative Clustering)则能生成聚类树,帮助你理解不同粒度的簇结构。选择合适的工具,才是解决问题的关键。
在我看来,没有一种算法是完美的。KMeans虽然简单,但它强大的地方在于其直观性和计算效率。通过这些优化手段,我们可以在很大程度上弥补它的不足,让它在更广泛的场景中发挥作用。
本篇关于《PythonKMeans聚类教程详解》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于文章的相关知识,请关注golang学习网公众号!

- 上一篇
- JS实现页面滚动到指定位置的几种方法

- 下一篇
- PHPCMS权限不足怎么解决
-
- 文章 · python教程 | 21秒前 |
- Python异常检测:IsolationForest算法全解析
- 311浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 6分钟前 |
- 学Python要哪些基础?
- 161浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 9分钟前 |
- PythonWebSocket实时通信教程详解
- 219浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 14分钟前 |
- 列表增删改查操作全解析
- 271浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 19分钟前 |
- Python用Prophet做市场预测教程
- 438浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 20分钟前 |
- Python处理LIDAR数据与点云可视化技巧
- 185浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 24分钟前 |
- Python多进程共享状态管理技巧
- 418浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 28分钟前 | 时间序列 Pandas 日期操作 pd.to_datetime DatetimeIndex
- Python时间处理:pandas日期操作详解
- 342浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 31分钟前 |
- Python日志模块配置与使用教程
- 332浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 38分钟前 |
- PythonLabelEncoder使用技巧全解析
- 265浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 509次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 497次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- 边界AI平台
- 探索AI边界平台,领先的智能AI对话、写作与画图生成工具。高效便捷,满足多样化需求。立即体验!
- 391次使用
-
- 免费AI认证证书
- 科大讯飞AI大学堂推出免费大模型工程师认证,助力您掌握AI技能,提升职场竞争力。体系化学习,实战项目,权威认证,助您成为企业级大模型应用人才。
- 405次使用
-
- 茅茅虫AIGC检测
- 茅茅虫AIGC检测,湖南茅茅虫科技有限公司倾力打造,运用NLP技术精准识别AI生成文本,提供论文、专著等学术文本的AIGC检测服务。支持多种格式,生成可视化报告,保障您的学术诚信和内容质量。
- 542次使用
-
- 赛林匹克平台(Challympics)
- 探索赛林匹克平台Challympics,一个聚焦人工智能、算力算法、量子计算等前沿技术的赛事聚合平台。连接产学研用,助力科技创新与产业升级。
- 639次使用
-
- 笔格AIPPT
- SEO 笔格AIPPT是135编辑器推出的AI智能PPT制作平台,依托DeepSeek大模型,实现智能大纲生成、一键PPT生成、AI文字优化、图像生成等功能。免费试用,提升PPT制作效率,适用于商务演示、教育培训等多种场景。
- 548次使用
-
- Flask框架安装技巧:让你的开发更高效
- 2024-01-03 501浏览
-
- Django框架中的并发处理技巧
- 2024-01-22 501浏览
-
- 提升Python包下载速度的方法——正确配置pip的国内源
- 2024-01-17 501浏览
-
- Python与C++:哪个编程语言更适合初学者?
- 2024-03-25 501浏览
-
- 品牌建设技巧
- 2024-04-06 501浏览