数据分析师-编程语言与工具-Scikit-learn_聚类算法：K-means与层次聚类.docxVIP

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Scikit-learn简介与安装

Scikit-learn是Python中一个强大的机器学习库，它提供了各种分类、回归、聚类算法，以及数据预处理、模型选择和评估工具。Scikit-learn的安装可以通过Python的包管理工具pip进行，或者在Anaconda环境中直接安装。

1安装Scikit-learn

pipinstall-Uscikit-learn

或者在Anaconda环境中：

condainstallscikit-learn

2聚类算法基础概念

聚类算法是一种无监督学习方法，其目标是将数据集中的样本分为多个组，使得组内的样本相似度高，而不同组之间的样本相似度低。聚类算法不依赖于预定义的标签，而是根据数据的内在结构进行分组。

2.1K-means算法

K-means算法是一种基于距离的聚类方法，它试图将数据集中的样本分为K个簇，每个簇由一个中心点表示。算法通过迭代优化簇中心和簇分配，以最小化簇内样本到簇中心的平方距离之和。

2.1.1K-means算法步骤

随机选择K个样本作为初始簇中心。

将每个样本分配给最近的簇中心。

更新簇中心为簇内样本的平均值。

重复步骤2和3，直到簇中心不再显著变化或达到最大迭代次数。

2.1.2K-means代码示例

fromsklearn.clusterimportKMeans

fromsklearn.datasetsimportmake_blobs

importmatplotlib.pyplotasplt

#生成数据

X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,random_state=0,cluster_std=0.60)

#创建KMeans模型

kmeans=KMeans(n_clusters=4)

#拟合数据

kmeans.fit(X)

#预测簇标签

labels=kmeans.predict(X)

#绘制结果

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=labels,s=50,cmap=viridis)

centers=kmeans.cluster_centers_

plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1],c=red,s=200,alpha=0.5)

plt.show()

2.2层次聚类算法

层次聚类算法构建一个样本的树状结构，这个结构可以被切割以产生任意数量的簇。层次聚类有两种主要形式：凝聚层次聚类和分裂层次聚类。在凝聚层次聚类中，每个样本开始时都是一个独立的簇，然后算法逐步合并最相似的簇，直到所有样本都在一个簇中。

2.2.1凝聚层次聚类代码示例

fromsklearn.clusterimportAgglomerativeClustering

fromsklearn.datasetsimportmake_moons

importmatplotlib.pyplotasplt

#生成数据

X,_=make_moons(n_samples=200,noise=0.05)

#创建AgglomerativeClustering模型

agg_clustering=AgglomerativeClustering(n_clusters=2)

#预测簇标签

labels=agg_clustering.fit_predict(X)

#绘制结果

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=labels,s=50,cmap=viridis)

plt.show()

2.3聚类算法的选择

K-means和层次聚类各有优缺点。K-means算法简单、快速，但需要预先指定簇的数量，且对簇的形状和大小有假设。层次聚类不需要预先指定簇的数量，可以产生任意数量的簇，但计算成本较高，尤其是在大数据集上。

在选择聚类算法时，应考虑数据的特性、聚类目标和计算资源。例如，如果数据集中的簇形状不规则，层次聚类可能更合适；如果数据集非常大，K-means可能更高效。

3结论

Scikit-learn提供了丰富的聚类算法，包括K-means和层次聚类。通过理解和应用这些算法，可以对数据进行有效的无监督学习，发现数据的内在结构和模式。在实际应用中，应根据数据特性和聚类目标选择合适的算法。#K-means算法原理

K-means是一种迭代的、基于距离的聚类算法，其目标是将数据集中的样本划分为K个簇，使得簇内的样本相似度高，而簇间相似度低。算法的步骤如下：

初始化：随机选择K个样本作为初始簇中心。

簇分配：将每个样本分配