揭秘Scipy聚类算法：实战案例带你轻松掌握数据分类技巧

引言

聚类算法是数据挖掘和机器学习中的重要工具，它可以帮助我们识别数据中的模式和结构。Scipy库中的聚类算法提供了多种方法，包括K-Means、层次聚类、DBSCAN等。本文将通过一个实战案例，详细介绍如何使用Scipy进行聚类分析，并帮助你轻松掌握数据分类技巧。

聚类算法概述

聚类算法将数据集划分为若干个组（簇），使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇的数据点彼此不同。常见的聚类算法有：

K-Means：将数据划分为K个簇，每个簇由一个中心点（均值）表示。
层次聚类：通过合并或分裂簇来构建一个树状结构，称为聚类树。
DBSCAN：基于密度的聚类算法，可以识别任意形状的簇。

实战案例：使用K-Means聚类分析客户购买行为

数据准备

首先，我们需要准备一些数据。以下是一个简单的示例数据集，包含客户的年龄、收入和购买金额。

import numpy as np # 示例数据 data = np.array([ [25, 50000, 200], [30, 60000, 300], [35, 70000, 400], [40, 80000, 500], [45, 90000, 600] ]) # 查看数据 print(data)

选择聚类算法

在这个案例中，我们将使用K-Means聚类算法。首先需要确定簇的数量，这可以通过肘部法则来确定。

聚类分析

from scipy.cluster.vq import kmeans, vq # 设置簇的数量 k = 2 # 应用K-Means聚类算法 centroids, cluster Assignments = kmeans(data, k) # 输出聚类中心 print("聚类中心：") print(centroids) # 输出聚类结果 print("聚类结果：") print(cluster_Assignments)