使用scipy.cluster快速实现聚类算法

文章预览

聚类是一种常见的无监督学习方法，可以将数据分为具有相似特征的群集。我们通常使用sk-learn实现聚类，其实Scipy也封装了基础的聚类函数。 Scipy是Python科学计算库之一，提供了一组强大的算法和函数来实现聚类分析。本文将详细介绍如何使用Scipy来实现聚类。 原理介绍 聚类方法的基本思想是将数据点划分为互相间具有相似特征的群集，使得同一群集内的数据点相似度较高，不同群集间的相似度较低。 Scipy中提供了多种聚类算法，包括K均值、DBSCAN和层次聚类等。下面我们将以K均值算法为例进行介绍。 K均值算法是一种简单而有效的聚类方法，其基本步骤如下： 1.随机初始化K个聚类中心点； 2.将每个数据点分配给距离其最近的聚类中心；  3.更新每个聚类中心为其分配数据点的平均值；  重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数 ………………………………