【人工智能-初级】练习题：利用Scikit-learn实现K-Means聚类算法的案例
文章目录
-
-
-
- 一、实验背景
- 二、实验步骤
-
- 1. 环境配置
- 2. 导入必要的库
- 3. 生成模拟数据集
- 4. 数据可视化
- 5. 使用K-Means进行聚类
- 6. 聚类结果可视化
- 三、实验总结
- 四、代码完整示例
-
-
K-Means聚类是一种常用的无监督学习算法，广泛应用于数据挖掘和探索性数据分析。本实验将通过使用Scikit-learn库对模拟数据进行K-Means聚类，详细介绍如何使用这一算法来对数据进行分组。
一、实验背景
K-Means是一种基于质心的聚类算法，通过最小化样本到最近聚类中心的平方距离来划分数据集。该算法需要用户事先指定聚类的数量K，然后通过迭代找到最优的聚类中心，将样本分配到不同的簇中。
本次实验我们将使用Scikit-learn生成模拟数据集，并利用K-Means对数据进行聚类，探索如何使用K-Means算法来挖掘数据中的结构信息。
二、实验步骤
1. 环境配置
在开始实验之前，需要确保已经安装了Python环境以及必要的库，如Scikit-learn、Pandas和Matplotlib。使用以下命令安装：
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
2. 导入必要的库
在代码中，我们首先导入所有必要的库。