K-means算法:探索聚类的基础

本文深入介绍了K-means算法,包括其基本原理、实现步骤和Python代码示例。通过将数据集划分为簇,K-means有助于揭示数据集中的隐藏结构。文章还展示了如何应用K-means进行聚类并可视化结果。

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K-means算法是一种常用的聚类算法,用于将数据集划分为不同的簇。本文将详细解释K-means算法的原理和实现,并提供相应的源代码。

一、K-means算法原理
K-means算法的目标是将样本集合划分为K个簇,使得簇内的样本点之间的相似度最大化,而不同簇之间的相似度最小化。算法的步骤如下:

  1. 随机选择K个初始中心点,每个中心点代表一个簇的质心。
  2. 将每个样本点指派给离其最近的中心点所代表的簇。
  3. 对于每个簇,计算所有样本点的均值,更新中心点的位置。
  4. 重复步骤2和3,直到中心点的位置不再发生变化或达到预定的迭代次数。

二、K-means算法的实现
下面给出K-means算法的Python实现:

import numpy as np

def k_means(data, k, max_iteratio
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