Python实现K-means聚类

K-means聚类是一种无监督学习方法，依据各样本在多个指标上的表现，按样本间距离划分为K个类别。本文将介绍如何使用Python实现聚类分析的步骤与技巧，帮助快速掌握该方法的应用流程。

1、 使用pandas加载数据集，包含学生数学和英语两门课程的成绩信息。

2、 引入机器学习库中的K均值聚类分析工具。

3、 对训练集进行处理时，若数据包含分类结果，可将其作为目标变量。与逻辑回归不同，K-means聚类无需依赖y，仅使用X变量集即可完成模型训练，适用于无监督学习场景。

4、 构建模型时，通过n_clusters参数设定分类数量K值，此处将样本划分为两个类别。

5、 其余参数保持默认，可依实际需求调整。

6、 训练模型，获取预测结果。

7、 结果显示样本被清晰地划分为两个类别。

8、 依据聚类结果绘制散点图。

9、 样本量少且类别有限，导致聚类效果不够显著。

10、 增加聚类数量并绘图展示。

11、 从图形上看，聚类效果明显优于二分类。当样本量充足时，应结合实际情况和聚类表现合理选择K值。