多维数据kmeans聚类算法python实现
时间: 2025-05-06 21:05:14 浏览: 21
### 使用 Python 实现 KMeans 聚类算法对多维数据分析
KMeans 是一种常用的无监督学习方法,用于将数据划分为若干个簇。以下是基于 `scikit-learn` 库实现 KMeans 的具体方式。
#### 数据准备阶段
在实际应用中,通常需要先加载并预处理数据集。对于多维数据而言,可以使用 NumPy 或 Pandas 来管理这些数据结构[^1]。
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import make_blobs
# 创建模拟的多维数据 (n_samples, n_features)
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)
# 对数据进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
```
#### 构建模型与训练过程
通过调用 `sklearn.cluster.KMeans` 类来定义和拟合模型。这里可以通过参数调整指定所需的簇数量以及其他超参数设置[^2]。
```python
kmeans_model = KMeans(n_clusters=4, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
kmeans_model.fit(X_scaled)
```
#### 结果可视化(适用于低维度)
尽管原始问题是针对高维情况下的讨论,但在二维空间下展示结果有助于理解其工作原理[^3]。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans_model.labels_, cmap='viridis')
centers = kmeans_model.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.75);
```
如果目标是更高维度的数据,则无法直接绘图表示;此时可考虑降维技术如 PCA 将其投影到较低维度后再作图观察趋势[^4]。
#### 性能评估指标
为了衡量聚类效果的好坏程度,常采用轮廓系数(Silhouette Score)或者惯性(Inertia)[^5]:
```python
from sklearn.metrics import silhouette_score
score = silhouette_score(X_scaled, kmeans_model.labels_)
print(f'Silhouette Coefficient: {score:.3f}')
```
以上即为利用 Python 中 scikit-learn 工具包完成一次完整的 KMeans 多维数据分析流程说明。
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