Python聚类分析方法

Python中常用的聚类分析方法主要包括K-Means聚类和层次聚类。以下是这两种方法的详细介绍：

K-Means聚类

• 用途：市场细分、图像压缩、文档聚类、异常检测等。
• 特点：需要预先指定聚类数K，计算速度较快，适合大数据集，但对噪声和离群点敏感。
• 实现步骤：
  1. 导入相关库及数据。
  2. 数据预处理，如标准化。
  3. 使用K-Means算法进行聚类。
  4. 可视化结果。

层次聚类

• 用途：生物分类、市场研究、社交网络分析、图像处理等。
• 特点：不需要预先指定聚类数，可以生成树状图来表示聚类结构，计算复杂度较高，适合较小的数据集。
• 实现步骤：
  1. 导入相关库及数据。
  2. 数据预处理，如标准化。
  3. 使用层次聚类算法进行聚类。
  4. 可视化结果。

Python中的聚类库

• Scikit-learn：提供了K-Means和层次聚类等多种聚类算法，是Python中最常用的机器学习库之一。

通过上述方法，可以有效地对数据进行聚类分析，从而提取有价值的信息和洞见。