统计与机器学习-聚类
时间: 2025-05-15 18:47:31 浏览: 28
### 统计学与机器学习中的聚类算法
#### 1. 聚类分析的概念及其应用场景
聚类分析是一种无监督学习技术,旨在将一组对象划分为若干个子集(称为簇),使得同一个簇内的对象尽可能相似,而不同簇的对象差异较大。这种技术在多个领域有广泛应用,例如市场细分、图像分割、异常检测以及推荐系统等[^2]。
#### 2. 常见的聚类算法
常见的聚类算法包括但不限于 K-Means、层次聚类、DBSCAN 和 Mean Shift 等。其中,K-Means 是最常用的聚类算法之一,其基本思想是通过迭代优化的方式找到使簇内平方误差最小化的质心位置[^3]。
#### 3. K-Means 聚类算法的原理
K-Means 算法的核心目标是最小化簇内距离之和。具体而言,它试图解决如下优化问题:
\[
J(C, \mu) = \sum_{i=1}^{k}\sum_{x_j \in C_i} ||x_j - \mu_i||^2
\]
其中 \(C\) 表示簇集合,\( \mu \) 表示各簇的中心点,\( k \) 是预定义的簇数量。为了求解这一问题,K-Means 使用交替优化策略:首先随机初始化簇中心,然后反复执行分配样本到最近簇和更新簇中心的操作直到收敛。
#### 4. 如何评估聚类质量?
一种常用的方法是计算 Silhouette 系数或平均轮廓系数。Silhouette 系数值介于 [-1, 1] 之间,越接近 1 表明聚类效果越好;反之,则表示可能需要重新调整参数设置或者尝试其他类型的聚类方法[^4]。
以下是 Python 中实现简单版本 K-Means 的代码片段:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[10, 2], [10, 4], [10, 0]])
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(data)
print(kmeans.labels_)
print(kmeans.cluster_centers_)
```
上述脚本展示了如何使用 `scikit-learn` 库快速构建并训练一个两分类别的 K-Means 模型。
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