10、机器学习算法的高效实现与应用

机器学习算法的高效实现与应用

在机器学习领域，我们常常会遇到各种不同类型的问题，需要使用不同的算法来解决。下面将为大家介绍几种常见且实用的机器学习算法，包括 K-Means 聚类、K 近邻算法以及神经网络分析，并且会展示如何用简洁的 Python 代码实现它们。

1. K-Means 聚类算法

在许多实际应用中，我们会碰到没有标签的数据集，这时就需要用到无监督学习方法。K-Means 算法就是一种经典的无监督学习聚类算法，它能将数据划分为 k 个簇，使得每个簇内的数据点与簇中心（质心）的差异最小。

1.1 算法原理

K-Means 算法的基本步骤如下：
1. 随机初始化 k 个簇中心（质心）。
2. 重复以下步骤直到收敛：
- 将每个数据点分配到离它最近的簇中心。
- 重新计算每个簇的中心，作为分配到该簇的所有数据点的质心。

例如，在一个创业公司中，需要根据客户的年龄和收入来确定目标客户群体。通过 K-Means 算法，可以找到不同的客户群体，如 20 岁收入 2000 美元、25 岁收入 3000 美元和 40 岁收入 4000 美元的客户群体。

1.2 代码实现

以下是使用 Python 的 scikit-learn 库实现 K-Means 聚类的代码：

## Dependencies
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
## Data (Work (h) / Salary ($))
X = np.