概述

聚类分析是一种机器学习技术，用于将未标记的数据集划分成若干组（簇）。简单来说，它将相似的数据点分组到一起。具有相似特征的数据点归为一类，而与其他组差异较大的数据点则被划分到不同的组中。

以购物中心为例，我们可以看到商品按照用途分组：T恤衫在一个区域，裤子在另一个区域，蔬菜区则将苹果、香蕉、芒果等水果归类在一起，方便顾客查找。聚类算法的工作原理与此类似。其他聚类应用场景包括按主题对文档进行分组。

本文将介绍使用 Python 实现 K-means 聚类算法。

前提知识

为了更好地理解本文内容，您需要具备以下知识：

• K-means 聚类算法的原理。
• K-means 算法的工作机制。
• 如何确定最佳簇数 k：肘部法则在 K-means 聚类中的应用。
• 数据预处理技术。
• 标准化和特征缩放。
• 模型训练和数据转换。
• 在训练数据集上训练 K-means 算法。
• 预测结果的生成。
• 检查聚类中心坐标。
• 利用肘部法则确定最佳簇数 k。
• 聚类结果的可视化。
• 结果总结与分析。