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PythonK-means聚类详解与实现方法

2025-08-02 11:44:46 0浏览 收藏

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怎样进行数据聚类?K-means算法实现

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。

Python怎样进行数据聚类?K-means算法实现

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。

Python怎样进行数据聚类?K-means算法实现

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。

Python怎样进行数据聚类?K-means算法实现

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!

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