Python机器学习实践：深入理解sklearn的KMeans聚类算法

"这篇文档是关于Python机器学习中聚类分析的一个实验，特别是聚焦于sklearn库中的KMeans算法。实验旨在理解聚类的基本概念，掌握聚类学习预测的方法，并熟练运用KMeans算法。KMeans算法的核心是通过迭代找到样本的最佳聚类归属，通过不断更新质心（cluster centroids）来达到数据的最优划分。实验还提到了不同距离度量公式，如MinkowskiDistance（包括EuclideanDistance和CityBlockDistance特殊情况），并提供了Python环境下的实施步骤，包括数据读取、预处理、模型构建、预测和结果展示。" 在机器学习领域，聚类是一种无监督学习方法，它不依赖于预先存在的标签，而是通过发现数据内在的结构和相似性来分组数据。KMeans算法是一种广泛应用的聚类方法，适用于寻找数据的离散分布模式。在sklearn库中，KMeans算法的实现非常直观且高效。 1. **KMeans算法流程**： - **初始化**: 随机选择k个初始质心，通常从数据集中选取。 - **分配步骤**: 对每个样本，计算其与所有质心的距离，将其分配到最近的质心所在的类。 - **更新质心**: 计算每个类内所有样本的均值，将这个均值作为新的质心。 - **迭代**: 重复分配和更新质心的过程，直到质心不再显著移动或达到预定的最大迭代次数。 在距离度量方面，KMeans最常用的是欧几里得距离（EuclideanDistance），即MinkowskiDistance的特殊情况（λ=2）。此外，曼哈顿距离（CityBlockDistance，λ=1）和MinkowskiDistance的其他情况也被广泛使用，它们可以根据数据的特性选择。 2. **实验步骤**： - **数据预处理**: 包括数据读取、探索性数据分析（EDA）以及可能的数据清洗和规范化。例如，通过查看描述性统计和数据的形状来理解数据的分布和规模。 - **模型构建**: 导入sklearn.cluster.KMeans并创建实例，设置参数如n_clusters（k值）。 - **模型拟合**: 使用.fit()方法将预处理后的数据应用于KMeans实例，以训练模型。 - **模型评估**: 可以观察模型运行后的聚类效果，如调整后的 rand 指数或轮廓系数等。 - **预测**: 利用.predict()方法对新数据进行聚类预测。 - **结果展示**: 可以通过可视化工具（如matplotlib）显示聚类结果，如散点图，颜色表示不同的簇。 这个实验不仅涵盖了理论知识，也包含了实际操作的步骤，对于初学者来说，是一个很好的实践平台，有助于深入理解KMeans算法的工作原理和应用。在实际应用中，KMeans广泛用于市场细分、图像分割、文本分类等领域。