13、聚类算法全解析：从基础到实战

聚类算法全解析：从基础到实战

1. 聚类算法概述

聚类是将数据集中相似的数据点分组的过程。在数据挖掘和机器学习领域，聚类算法有着广泛的应用，如客户细分、图像分割等。常见的聚类算法有 k-Means、凝聚聚类（Agglomerative Clustering）和 DBSCAN 等。

2. k-Means 算法

2.1 算法原理

k-Means 是一种广泛使用的聚类算法，它的基本思想是通过迭代的方式将数据点分配到 k 个不同的簇中，使得每个数据点到其所属簇的中心的距离之和最小。

2.2 优缺点

• 优点 ：易于理解和实现，运行速度相对较快，能够处理大规模数据集。
• 缺点 ：依赖随机初始化，结果可能因随机种子不同而有所差异；对簇的形状有一定的限制；需要预先指定簇的数量。

2.3 代码示例

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 假设 X 是我们的数据集
X = np.random.rand(200, 10)
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0)
kmeans.fit(X)

# 使用距离作为特征
distance_features = kmeans.transform(X)
print(distance_features.shape)
print(distance