【源码】基于Python的K均值聚类算法可视化工具

项目简介

本项目基于Python实现K均值（K-means）聚类算法，通过可视化展示聚类过程，帮助用户直观理解K均值算法工作原理。采用欧氏距离对二维空间数据点聚类，利用Matplotlib库生成动态GIF图像呈现聚类每一步。

项目的主要特性和功能

1. 实现K均值聚类算法，可对二维空间数据点聚类。
2. 借助Matplotlib库可视化展示聚类过程，从初始到最终状态。
3. 把每次迭代图片存入数组，最终生成GIF动态图直观展示聚类过程。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保环境已安装Python、NumPy、Matplotlib和imageio库，若未安装，可通过pip安装： bash pip install numpy matplotlib imageio
2. 获取源代码：下载项目源代码文件 K-means.py。
3. 运行代码：在命令行进入包含 K-means.py 文件的目录，运行Python脚本： bash python K-means.py
4. 查看结果：运行脚本后，当前目录会生成名为 k-means.gif 的GIF动态图展示聚类过程，可用图像查看器打开查看。

注意：此项目假设存在名为 2.csv 的数据文件，包含用于聚类的数据点坐标，文件格式为每行两个数值表示一个数据点坐标。若文件名或格式不同，需相应修改代码中的文件读取部分。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】