【人工智能-练习】利用Scikit-learn实现K-Means聚类算法的案例

K-Means聚类是一种常用的无监督学习算法，广泛应用于数据挖掘和探索性数据分析。本实验将通过使用Scikit-learn库对模拟数据进行K-Means聚类，详细介绍如何使用这一算法来对数据进行分组。

一、实验背景

K-Means是一种基于质心的聚类算法，通过最小化样本到最近聚类中心的平方距离来划分数据集。该算法需要用户事先指定聚类的数量K，然后通过迭代找到最优的聚类中心，将样本分配到不同的簇中。

本次实验我们将使用Scikit-learn生成模拟数据集，并利用K-Means对数据进行聚类，探索如何使用K-Means算法来挖掘数据中的结构信息。

二、实验步骤

1. 环境配置

在开始实验之前，需要确保已经安装了Python环境以及必要的库，如Scikit-learn、Pandas和Matplotlib。使用以下命令安装：

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

2. 导入必要的库

在代码中，我们首先导入所有必要的库。

import numpy