二维k均值聚类的代码

资 源 简 介

二维k均值聚类的代码

详 情 说 明

当我们需要对二维数据进行分组时，k均值聚类是最常用的无监督学习算法之一。与一维数据不同，二维k均值算法需要同时考虑两个维度的距离计算，这使得它可以更直观地展现数据分布特征。

在这个算法中，我们首先随机选择k个点作为初始聚类中心，然后迭代执行两个步骤：1）将每个数据点分配到最近的聚类中心；2）重新计算每个聚类的中心点。这个过程不断重复，直到聚类中心不再显著变化或达到预设的迭代次数。

对于二维数据，我们通常使用欧氏距离来衡量数据点与聚类中心的相似度。这种距离计算方式可以自然地扩展到更高维度的数据。算法的收敛性取决于初始中心点的选择，因此有时会采用多次随机初始化来避免局部最优解。

在实际应用中，我们可以通过可视化来观察二维数据的聚类效果，比如用不同颜色标记各个聚类，并绘制中心点的移动轨迹。这种直观展示方式对于理解算法行为和调试参数非常有帮助。

这个算法的实现稍加修改后可以处理更复杂的数据分析任务，比如图像分割、客户分群或地理空间数据分析。关键是要确保距离度量和中心点更新逻辑与具体应用场景相匹配。