📚 Python机器学习：手动实现K-means聚类算法 🤖✨
互联科技科普
2025-03-27 16:30:03
导读 大家好！今天来聊聊如何用Python实现经典的K-means聚类算法，但这次我们不依赖任何现成的库函数哦！💡首先，我们需要明确K-means的基本原理...
大家好！今天来聊聊如何用Python实现经典的K-means聚类算法，但这次我们不依赖任何现成的库函数哦！💡首先，我们需要明确K-means的基本原理：它是一种迭代优化算法，通过不断调整质心位置，将数据点划分到最近的簇中，最终实现数据分组的目的。
第一步是初始化质心，可以选择随机选取数据中的K个点作为初始质心。接着，计算每个数据点与质心的距离，并将其分配到最近的簇中（这里可以用欧氏距离）。然后重新计算每个簇的质心位置，重复上述过程直到质心不再发生显著变化为止。📢注意，这个方法对初值敏感，可能需要多次尝试才能得到理想结果。
虽然手写代码会增加难度，但它能帮助我们更深刻地理解算法背后的逻辑。🌟动手试试吧，你会发现编程的乐趣远不止于调用库函数那么简单！💪
Python 机器学习 K-means 聚类
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