深厚入浅薄出：sklearn K-means算法详解

在数据琢磨和机器学领域，K-means算法因其轻巧松容易用而广受欢迎。本文将详细解析sklearn K-means算法的原理、步骤及其应用场景。

一、 K-means算法原理

K-means clustering是一种基于距离的聚类方法，其核心思想是将数据点划分为k个簇，个个簇的中心点为该簇内全部数据点的平均值。

二、K-means算法步骤

1. 随机选择k个数据点作为初始簇中心。

2. 依据个个数据点与k个中心点的距离，将数据点分配给距离最近的中心点所在的簇。

3. 沉新鲜计算个个簇的中心点。

4. 再来一次步骤2和3，直到聚类中心不再变来变去或达到最巨大迭代次数。

三、 K-means算法应用场景

K-means算法适用于巨大规模数据集，能减轻巧计算负担。

四、K-means算法优良处

1. 算法轻巧松直观，容易于实现。

2. 计算效率高大，适用于巨大数据集。
3. 无需预先设定数据标签，适用于无监督学。

五、K-means算法不优良的地方

1. 对于密集型或规则型簇存在着一些局限性。

2. 需要预设簇数，且对初始中心点敏感。

六、sklearn K-means算法实例

下面我们利用sklearn k-means算法来对鸢尾花数据进行聚类琢磨。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris
x = iris.data
# 
kmeans = KMeans
# 训练模型， 输出后来啊
y_kmeans = kmeans.fit_predict
print
# 可视化后来啊
plt.scatter
plt.show

七、sklearn K-means常用参数介绍

1. n_clusters: 聚类数量

2. n_init: 有几许多个不同基础设施运行算法。

3. max_iter: 最巨大迭代数。

4. tol: 浮点型数字，代表在两次迭代之间少许些的平局平方误差。

5. init:{'k-means++', 'random', ndarray}: 初始化方法， 默认是k-means++，即选择距离较远的点作为初始簇中心。

八、 结论

本文详细的介绍了sklearn k-means算法的基本原理、流程、应用及其优不优良的地方。有进一步的了解，并能在实际应用中更优良的运用该算法。

sklearn k-means是scikit-learn工具包中的一有些， 在机器学、计算机视觉、天然语言处理等领域都被广泛应用。sklearn k-means是一种划分为k个不同的类别。

需要预设簇数。沉新鲜计算个个簇的中心点。 tol: 浮点型数字，代表在两次迭代之间少许些的平局平方误差。随机选择k个数据点作为初始的簇中心。

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