模式识别K均值算法实验
时间: 2025-02-01 15:06:50 浏览: 29
### K均值算法在模式识别中的实验实现
#### 实现方法概述
为了理解K均值(K-Means)聚类如何应用于模式识别,可以构建一个基于身高和体重数据的二分类模型。在此过程中,将探索不同初始化条件下的聚类效果变化。
#### 数据准备与预处理
首先创建或获取包含个体身高水平(cm)以及体质量(kg)的数据集。这些数值构成了二维空间内的坐标点集合。对于真实世界的应用场景来说,在正式执行任何机器学习任务之前,通常还需要对原始输入做标准化或其他形式的转换来确保各属性间尺度一致[^3]。
#### Python代码示例
下面给出一段完整的Python脚本,它实现了上述描述的功能:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
# 假定我们有一个由 (height, weight) 组成的数据列表
data = [[170, 65], [180, 70], ... ] # 用户应替换为实际测量得到的具体样本
X = np.array(data)
for seed_value in range(5): # 尝试五种不同的随机种子
kmeans_model = KMeans(n_clusters=2, random_state=seed_value).fit(X)
labels = kmeans_model.labels_
centroids = kmeans_model.cluster_centers_
colors = ['r.', 'b.'] # 使用红色标记一类成员,蓝色另一类
fig, ax = plt.subplots()
for i in range(len(X)):
ax.plot(X[i][0], X[i][1], colors[labels[i]], markersize=10)
ax.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1],
marker='x', s=169, linewidths=3,
color='y', zorder=10)
plt.show()
```
这段程序会绘制出每次迭代后的簇中心位置及其所属类别分布情况图象,并允许观察者比较多种起始条件下产生的差异性结果[^4]。
#### 理论基础解释
K均值是一种无监督的学习技术,旨在发现给定未标注训练集中自然存在的群体结构。其基本流程如下:
- 随机挑选k个对象作为初始质心;
- 计算其余所有实例到这k个质心的距离并分配至距离最近的那个群组内;
- 更新每一群组的新质心位置(即该组内部所有元素坐标的平均值);
- 反复重复以上两步直到收敛为止——当连续两次更新之间没有新的分派发生时,则认为达到了稳定状态[^1]。
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