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kmeans聚类算法python实现手肘法

时间: 2025-01-17 11:58:16 浏览: 43

### Python KMeans 聚类算法手肘法实现示例为了使用手肘法选择最优的聚类数 \(K\)，可以采用 `sklearn` 库中的 `KMeans` 类。以下是具体实现过程： #### 导入必要的库 ```python import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans ``` #### 初始化变量并准备数据集假设存在一个名为 `X` 的二维数组作为输入数据集。 #### 计算不同 \(K\) 值下的 SSE（误差平方和）创建一个空列表用来保存每次运行后的 SSE 值。对于 \(K\) 取值从 1 到 10 进行循环，在每一次迭代过程中实例化一个新的 `KMeans` 对象，并调用 `.fit()` 方法训练模型；之后利用属性 `.inertia_` 获取当前配置下所有样本点到其最近簇中心的距离之和即为该次实验得到的 SSE 数值[^1]。 #### 绘制图表展示结果绘制折线图表示随着 \(K\) 的增加而变化的趋势，横坐标为可能的选择数目，纵坐标则对应于相应的 SSE 大小。 ```python sse = [] for k in range(1, 11): kmeans = KMeans(n_clusters=k).fit(X) sse.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1, 11), sse) plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('SSE') plt.title('The Elbow Method showing the optimal k') plt.show() ``` 此段代码会生成一张图形帮助观察者直观理解哪一个是最佳集群数量——通常是在曲线首次显著变平的位置找到拐点处所对应的 \(K\) 值。

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