Python三种常用聚类算法详解：K-means、AGNES和DBSCAN

Python三种常用聚类算法详解：K-means、AGNES和DBSCAN

聚类算法是机器学习中常用的一种无监督学习方法，它可以自动将数据集划分为多个不同的组或簇，从而帮助我们更好地理解和分析数据中的结构。在聚类算法中，K-means、AGNES和DBSCAN是三种最为常见的算法，它们各自有着不同的优缺点和应用场景。本文将详细介绍这三种聚类算法的原理及实现过程，并给出相应的Python代码实现。

K-means算法

K-means算法是一种基于距离的聚类算法，它将数据集划分为K个不同的簇，每个簇由一个质心向量表示。该算法的实现过程通常分为以下几个步骤：

1. 随机选择K个质心向量作为初始值；
2. 计算每个样本到K个质心向量的距离，并将其划分到距离最近的那个簇中；
3. 根据新的簇划分结果，更新每个簇的质心向量；
4. 重复步骤2-3，直至质心向量不再发生变化或达到预设的迭代次数。

下面是K-means算法的Python实现代码：

from sklearn.cluster import KMeans

# 创建KMeans模型对象
model = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型
model.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = model.predict(X)

AGNES算法

AGNES算法是一种基于层次的聚类算法，它将数据集中的样本逐层合并为越来越大的簇。该算法的实现过程通常分为以下几个步骤：

1. 将每个样本都