這篇文章主要為大家展示了python代碼如何實現(xiàn)k-means聚類分析，內容簡而易懂，希望大家可以學習一下，學習完之后肯定會有收獲的，下面讓小編帶大家一起來看看吧。

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一、實驗目標

　　　　1、使用 K-means 模型進行聚類，嘗試使用不同的類別個數(shù) K，并分析聚類結果。

​　　　　2、按照 8:2 的比例隨機將數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集，至少嘗試 3 個不同的 K 值，并畫出不同 K 下 的聚類結果，及不同模型在訓練集和測試集上的損失。對結果進行討論，發(fā)現(xiàn)能解釋數(shù)據(jù)的最好的 K 值。二、算法原理

　　　　首先確定k，隨機選擇k個初始點之后所有點根據(jù)距離質點的距離進行聚類分析，離某一個質點a相較于其他質點最近的點分配到a的類中，根據(jù)每一類mean值更新迭代聚類中心，在迭代完成后分別計算訓 練集和測試集的損失函數(shù)SSE_train、SSE_test，畫圖進行分析。

偽代碼如下：

num=10 #k的種類
for k in range(1,num):
 隨機選擇k個質點
 for i in range(n): #迭代n次
 根據(jù)點與質點間的距離對于X_train進行聚類
 根據(jù)mean值迭代更新質點
 計算SSE_train
 計算SSE_test
畫圖

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網站題目：python代碼如何實現(xiàn)k-means聚類分析-創(chuàng)新互聯(lián)
文章轉載：http://weahome.cn/article/dodpsh.html