序言

大家好，我是Python数据分析师，希望通过我的经验分享，帮助大家更好地理解和掌握机器学习的知识。今天，我要和大家分享的是我的人工智能系列课程《33天搞定机器学习》中的第20篇文章，我们将探讨一种基础且实用的聚类算法——K-Means。这篇文章难度较低，大家可以放心阅读。

算法原理

有时候我们会遇到未分类的数据集，无法直接看出其中的规律。这时就需要借助聚类算法，将相似的数据归为一类。K-Means是一种简单的聚类算法，可以用八个字概括：“人以群分，物以类聚”。

K-Means是一种无监督的学习方法，其核心思想是将样本集中的样本根据距离划分为k个簇，使得簇内的样本尽可能靠近，而簇之间的距离尽可能远。相似度或距离是聚类的关键，选择合适的距离度量方法将直接影响聚类的效果。常用的度量方法包括欧氏距离、闵可夫斯基距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、相关系数和夹角余弦等。

K-Means的计算过程如下：

1. 随机选取k个初始中心点（质心）
2. 将每个数据分配到最近的中心点所在的簇
3. 计算每个簇的新中心点，即该簇内所有数据的平均值
4. 重复步骤2和3，直到中心点不再变化（达到收敛状态）或达到最大迭代次数

看不懂的同学可以参考下图，对照步骤加深理解。

K-Means的优点

1. 简单且快速
2. 对大数据集具有较高的效率和可扩展性
3. 时间复杂度接近线性，适合处理大规模数据集

K-Means的缺点

1. K-Means是一种局部最优算法，对初始质心的选择非常敏感
2. 选择合适的K值较为困难

Sklearn库中的K-Means参数详解及应用

Python的Sklearn库提供了K-Means聚类算法的实现方法，可以直接调用。以下是KMeans类的主要参数：

• n_clusters：即K值，通常需要尝试多个值以找到最佳效果，默认值为8。
• max_iter：最大迭代次数，默认值为300。对于凸数据集，一般不需要调整此值；对于非凸数据集，可能需要指定最大迭代次数。
• n_init：运行算法的次数，以选择最佳聚类效果，默认值为10。若K值较大，可以适当增加此值。
• init：初始质心的选择方式，默认值为“k-means++”，建议使用默认值。
• algorithm：选择算法模式，默认值为“auto”。对于稠密数据集，通常选择“elkan”；对于稀疏数据集，选择“full”。

KMeans类的主要属性包括： - clustercenters：每个簇中心的坐标，形状为[nclusters, nfeatures] - labels：每个数据的分类标签，从0开始 - inertia：每个数据点到其所属簇中心的距离之和，用于评估簇的数量是否合适

K-Means的应用

使用K-Means非常简单，无需刻意构造示例，Sklearn官网提供的几个例子已经足够让大家掌握。对K-Means不熟悉的同学可以通过私信联系我，获取专栏每章的代码和数据集。

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