机器学习中级-无监督学习-轮廓系数

尹成学院 2023-01-13 01:38:31

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内容概要：本文系统介绍了K-Means聚类算法的原理、流程、优缺点及改进方法，并结合Python实战案例详细展示了从数据预处理、最优聚类数选择（肘部法则与轮廓系数）、模型训练到结果可视化与业务解读的完整流程。文章通过客户分群实例，阐明了K-Means在现实场景中的应用价值，并提供了常见问题的解决方案，如异常值处理、类别数据适配及结果稳定性控制，最后拓展了其在图像分割、异常检测等领域的应用场景。; 适合人群：具备一定统计学与Python编程基础，从事数据分析、机器学习相关工作的初、中级技术人员，以及对无监督学习感兴趣的科研人员或业务分析师；使用场景及目标：①掌握K-Means算法的核心机制与实现步骤；②学会在实际项目中完成客户分群、数据降维等任务；③能够评估聚类效果并结合业务进行解读与决策支持；阅读建议：学习过程中应重点理解算法的迭代逻辑与评估指标意义，动手复现代码并尝试调整参数（如K值、初始化方式），同时关注数据预处理对结果的影响，结合不同业务背景灵活应用算法。

内容概要：文章介绍了K-means聚类算法在无监督学习中的应用，重点讲解如何通过手肘法、轮廓系数法和CH值（Calinski-Harabasz Score）三种指标确定最佳聚类数，并结合Python代码实现聚类分析与结果可视化。通过SSE变化曲线、轮廓系数评分和簇间/簇内离散度评估，综合判断最优K值，最终利用Matplotlib生成聚类散点图，并输出聚类结果至Excel文件。适合人群：具备Python编程基础，熟悉sklearn库，从事数据分析、机器学习相关工作的初、中级研发人员或数据科学学习者。使用场景及目标：①在实际项目中确定K-means聚类的最优簇数量；②实现聚类结果的可视化展示与数据导出；③理解手肘法、轮廓系数与CH值的原理及代码实现方式。阅读建议：文中代码示例清晰，可直接替换为自有数据进行实践，建议结合真实数据集运行代码，深入理解各评估指标的变化趋势及其对聚类质量的影响。

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