[Python聚类] 离散点检测（K-Means聚类方法）

最新推荐文章于 2025-09-23 20:58:39 发布

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本文介绍了如何利用K-Means聚类算法进行离散点检测。通过计算对象到质心的距离及其相对距离，与阈值比较来识别离散点。文中包含数据示例和代码实现。

聚类分析用于发现局部强相关的对象组，而异常检测用来发现不与其他对象强相关的对象。
因此，聚类分析可以用于离散度检测。

诊断步骤

进行聚类。选择聚类算法（如K-Means算法），将样本集聚K簇，并找到各簇的质心。
计算各对象到它的最近质心的距离。
计算各对象到它的最近质心的相对距离。（相对距离是点到质心的距离与簇中所有点到质心的距离的中位数之比）
与给定的阈值作比较。

如果某对象距离大于阈值，就认为该对象是离散点。

数据示例

这里写图片描述

代码实现

#-*- coding: utf-8 -*-
#使用K-Means算法聚类消费行为特征数据

import numpy as np
import pandas as pd

#参数初始化
inputfile = '../data/consumption_data.xls' #销量及其他属性数据
k =

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[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）

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欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望

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