[教程]揭秘Python K均值聚类绘图技巧，轻松可视化聚类效果

引言K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，它通过将数据点划分为K个簇来发现数据中的模式。Python提供了多种库来实现K均值聚类，如Scikitlearn。而Matplotlib和Seaborn等库则...

引言

K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，它通过将数据点划分为K个簇来发现数据中的模式。Python提供了多种库来实现K均值聚类，如Scikit-learn。而Matplotlib和Seaborn等库则可以用来可视化聚类结果。本文将介绍如何使用Python进行K均值聚类，并展示如何使用Matplotlib和Seaborn库来绘制聚类效果图。

准备工作

在开始之前，请确保您已经安装了以下Python库：

• Scikit-learn
• Matplotlib
• Seaborn

您可以使用以下命令来安装这些库：

pip install scikit-learn matplotlib seaborn

数据准备

为了演示K均值聚类和绘图技巧，我们将使用一个简单的二维数据集。以下是一个生成随机二维数据点的函数：

import numpy as np
def generate_data_points(num_points): data_points = np.random.rand(num_points, 2) return data_points

K均值聚类

使用Scikit-learn的KMeans类进行K均值聚类。以下是一个简单的示例：

from sklearn.cluster import KMeans
def k_means_clustering(data_points, num_clusters): kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, random_state=42) kmeans.fit(data_points) return kmeans.labels_, kmeans.cluster_centers_

绘制聚类效果图

使用Matplotlib和Seaborn库，我们可以轻松地绘制聚类效果图。以下是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
def plot_clusters(data_points, labels, centers): plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.scatterplot(data=data_points, hue=labels, palette='viridis') plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], s=300, c='red', marker='x') plt.title('K-Means Clustering Visualization') plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.show()

完整示例

以下是一个完整的示例，演示了如何生成数据、进行K均值聚类以及绘制聚类效果图：

# 生成数据点
data_points = generate_data_points(100)
# 进行K均值聚类
labels, centers = k_means_clustering(data_points, num_clusters=3)
# 绘制聚类效果图
plot_clusters(data_points, labels, centers)

总结

通过使用Scikit-learn进行K均值聚类和Matplotlib/Seaborn进行绘图，我们可以轻松地可视化聚类效果。这有助于我们更好地理解数据中的模式，并为后续的数据分析和决策提供支持。