📚k-means聚类算法原理及Python3实现💡
发布时间：2025-04-08 04:33:44来源：
数据科学的世界里，k-means聚类算法是探索数据模式的重要工具之一。它通过将数据划分为K个簇，让每个数据点属于离它最近的质心所在的簇。简单来说，就是给一堆无序的数据找到它们的“组织”。🎯
算法的核心步骤包括：
1️⃣ 初始化K个质心；
2️⃣ 将每个点分配到最近的质心；
3️⃣ 更新质心位置为所属簇的平均值；
4️⃣ 重复步骤2和3，直到质心不再变化或达到迭代次数。
想亲手试试？用Python实现其实超简单！以下是代码框架👇：
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
示例数据
data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[4, 2], [4, 4], [4, 0]])
创建模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(data)
输出结果
print(kmeans.labels_)
```
快动手试试吧！🤩
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