KMeans聚类实验（基础入门）

KMeans实验通常涉及使用KMeans聚类算法对数据集进行聚类分析。以下是一个关于KMeans实验的详细指导：

一、实验目的

加深对非监督学习的理解和认识。
掌握动态聚类方法KMeans算法的设计方法。

二、实验环境

具有相关编程软件的PC机，通常使用Python、R等编程语言，并需要安装相应的数据分析库，如NumPy、SciPy、scikit-learn等。

三、实验内容

数据准备：
- 选择一个包含多个特征的数据集。
- 对数据进行预处理，如归一化、标准化等，以确保不同特征之间的可比性。
KMeans聚类：
- 随机选择K个初始中心点（质心）。
- 计算每个数据点到K个中心点的距离，并将数据点分配给最近的中心点，形成K个簇。
- 更新每个簇的中心点，通常是该簇内所有点的平均值。
- 重复上述步骤，直到中心点不再显著变化或达到预设的迭代次数。
结果分析：
- 将聚类结果表示在二维平面上（如果数据集是多维的，可以使用降维技术如t-SNE或PCA进行可视化）。
- 尝试不同的K值，观察聚类结果的变化，并选择合适的K值。
- 使用聚类性能度量指标（如轮廓系数、调整兰德系数等）评估聚类结果的好坏。
实验拓展：
- 尝试使用不同的距离度量方法（如曼哈顿距离、余弦相似度等）进行聚类。
- 探索KMeans++等改进算法，以优化初始中心点的选择。
- 将KMeans算法应用于实际场景中，如客户细分、文本聚类等。

四、实验示例

以下是一个使用Python和scikit-learn库进行KMeans聚类的简单示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt# 生成示例数据
np.random.seed(42)
data = np.random.rand(300, 2)  # 生成300个二维数据点# 设置K值
K = 3# 进行KMeans聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=K, random_state=42)
labels = kmeans.fit_predict(data)# 可视化聚类结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], marker='x', s=200, c='red')
plt.title('KMeans Clustering')
plt.show()