PythonK-means聚类详解与实现方法
从现在开始,努力学习吧!本文《Python数据聚类方法:K-means算法实现详解》主要讲解了等等相关知识点,我会在golang学习网中持续更新相关的系列文章,欢迎大家关注并积极留言建议。下面就先一起来看一下本篇正文内容吧,希望能帮到你!
数据聚类在Python中常用K-means算法实现,其步骤包括:1.数据准备需标准化处理并清理缺失值;2.使用sklearn.cluster.KMeans进行聚类,设置n_clusters和random_state以获得稳定结果;3.通过肘部法确定最佳聚类数,依据inertia值绘制曲线选择“肘部”点;4.分析聚类结果,结合分组统计和可视化理解类别特征。需要注意的是,K-means对异常值敏感且假设簇为凸形,复杂结构可尝试其他算法。
Python进行数据聚类其实挺常见的,尤其是用K-means算法。它属于无监督学习的一种方法,适合用来发现数据中的自然分组。如果你有数据但不知道怎么分类,K-means是个不错的起点。

数据准备是关键
在做聚类之前,首先要确保你的数据是干净的、适合分析的。通常我们会先对数据进行标准化处理,因为K-means对量纲敏感。比如身高和体重的数据单位不同,直接跑模型可能会出问题。

常用的方法是使用StandardScaler
来做标准化:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data)
另外,缺失值要提前处理好,可以用删除或者填充的方式。如果原始数据里有很多噪声,也可以考虑先做一些可视化或异常值检测,避免影响聚类结果。

用KMeans实现聚类很简单
Python中最方便的是用sklearn.cluster.KMeans
这个模块。你只需要指定你要分成几类(n_clusters),然后fit数据就行。
举个简单的例子:
from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(scaled_data) labels = kmeans.predict(scaled_data)
这段代码会把数据分成3类,并返回每个样本所属的类别标签。你可以把这些标签加到DataFrame里一起看。
不过要注意几点:
- 初始中心点是随机选的,所以最好设置random_state保证结果可重复。
- 可以通过inertia_属性查看误差平方和,数值越小说明聚得越紧。
如何确定最佳聚类数?
这是很多人容易卡住的地方。K-means需要你提前设定聚类数,但现实中这个数往往不明确。常用的判断方法叫“肘部法”(Elbow Method)。
做法是:尝试不同的n_clusters值,计算每个情况下的inertia,画图观察变化趋势。
import matplotlib.pyplot as plt inertias = [] for i in range(1, 11): kmeans = KMeans(n_clusters=i, random_state=42) kmeans.fit(scaled_data) inertias.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1,11), inertias, marker='o') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('Inertia') plt.show()
看到曲线明显变缓的那个点,就是所谓的“肘部”,可以作为参考值。当然,实际中也要结合业务背景来判断。
聚类结果怎么用?
得到标签之后,下一步是理解和解释这些类别。你可以按标签分组统计各维度的均值、分布,看看每一类有什么特征。
例如:
df['cluster'] = labels df.groupby('cluster').mean()
这样就能看出每类在各个指标上的差异。如果数据是二维或三维的,还可以用散点图或3D图可视化聚类结果。
此外,K-means也有局限性,比如对异常值敏感、假设簇是凸形的等。如果数据结构复杂,可以试试DBSCAN、层次聚类等其他方法。
基本上就这些步骤了。看起来不难,但调参和理解数据才是关键。
理论要掌握,实操不能落!以上关于《PythonK-means聚类详解与实现方法》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!

- 上一篇
- 戴尔笔记本蓝屏0x00000050怎么解决

- 下一篇
- CSSflex-grow打造数据对比柱状图教程
-
- 文章 · python教程 | 16分钟前 |
- Python发送HTTP请求:urllib实用技巧分享
- 175浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 21分钟前 |
- Python文件监控教程:watchdog库使用指南
- 469浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 26分钟前 |
- Tkinter条码系统优化与数据保存技巧
- 271浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 35分钟前 |
- Python队列与线程安全全解析
- 104浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 37分钟前 | Pandas 分类数据 哑变量转换 get_dummies() 虚拟变量陷阱
- Python轻松实现数据哑变量转换方法
- 230浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 52分钟前 |
- Python开发游戏入门:Pygame教程详解
- 315浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 56分钟前 |
- Pandas导出CSV:固定长度与对齐设置
- 156浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python文件监控教程:watchdog库使用指南
- 190浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python类继承优化:避免super()警告技巧
- 154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。
- 511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
- 498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
-
- 千音漫语
- 千音漫语,北京熠声科技倾力打造的智能声音创作助手,提供AI配音、音视频翻译、语音识别、声音克隆等强大功能,助力有声书制作、视频创作、教育培训等领域,官网:https://qianyin123.com
- 96次使用
-
- MiniWork
- MiniWork是一款智能高效的AI工具平台,专为提升工作与学习效率而设计。整合文本处理、图像生成、营销策划及运营管理等多元AI工具,提供精准智能解决方案,让复杂工作简单高效。
- 89次使用
-
- NoCode
- NoCode (nocode.cn)是领先的无代码开发平台,通过拖放、AI对话等简单操作,助您快速创建各类应用、网站与管理系统。无需编程知识,轻松实现个人生活、商业经营、企业管理多场景需求,大幅降低开发门槛,高效低成本。
- 107次使用
-
- 达医智影
- 达医智影,阿里巴巴达摩院医疗AI创新力作。全球率先利用平扫CT实现“一扫多筛”,仅一次CT扫描即可高效识别多种癌症、急症及慢病,为疾病早期发现提供智能、精准的AI影像早筛解决方案。
- 98次使用
-
- 智慧芽Eureka
- 智慧芽Eureka,专为技术创新打造的AI Agent平台。深度理解专利、研发、生物医药、材料、科创等复杂场景,通过专家级AI Agent精准执行任务,智能化工作流解放70%生产力,让您专注核心创新。
- 98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