使用 Elbow 方法进行 K 均值聚类

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《使用 Elbow 方法进行 K 均值聚类》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~

概述

聚类分析是一种机器学习技术，用于将未标记的数据集划分成若干组（簇）。简单来说，它将相似的数据点分组到一起。具有相似特征的数据点归为一类，而与其他组差异较大的数据点则被划分到不同的组中。

以购物中心为例，我们可以看到商品按照用途分组：T恤衫在一个区域，裤子在另一个区域，蔬菜区则将苹果、香蕉、芒果等水果归类在一起，方便顾客查找。聚类算法的工作原理与此类似。其他聚类应用场景包括按主题对文档进行分组。

本文将介绍使用 Python 实现 K-means 聚类算法。

前提知识

为了更好地理解本文内容，您需要具备以下知识：

• K-means 聚类算法的原理。
• K-means 算法的工作机制。
• 如何确定最佳簇数 k：肘部法则在 K-means 聚类中的应用。
• 数据预处理技术。
• 标准化和特征缩放。
• 模型训练和数据转换。
• 在训练数据集上训练 K-means 算法。
• 预测结果的生成。
• 检查聚类中心坐标。
• 利用肘部法则确定最佳簇数 k。
• 聚类结果的可视化。
• 结果总结与分析。

文中关于的知识介绍，希望对你的学习有所帮助！若是受益匪浅，那就动动鼠标收藏这篇《使用 Elbow 方法进行 K 均值聚类》文章吧，也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。