【源码】基于Python的K均值聚类算法实验项目

项目简介

本项目基于Python语言实现了K均值聚类算法，并对聚类结果进行可视化展示。通过对数据集开展聚类分析，能让用户更直观地理解K均值算法的原理与应用，为机器学习爱好者提供了一个清晰易懂的K均值聚类算法实现案例。

项目的主要特性和功能

1. 实现K均值聚类算法：用Python实现K均值算法核心逻辑，涵盖初始化簇中心、计算距离、分配样本点和更新簇中心等步骤。
2. 数据集读取和处理：借助Python的pandas库读取CSV格式数据集，并转化为适合算法处理的格式。
3. 结果可视化：使用matplotlib库可视化聚类结果，可直观查看每个样本点分布和簇中心位置。
4. 可扩展性强：项目代码结构清晰、注释完备，便于用户按需修改和扩展。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，按以下步骤安装使用： 1. 安装所需的Python库：在项目根目录下运行命令 pip install numpy pandas matplotlib 安装所需库文件。 2. 读取数据集：将数据集以CSV格式存储，把文件路径替换为项目中的相应路径。 3. 运行代码：直接运行 K-means.py 文件即可执行整个流程。代码会读取数据集，执行K均值聚类算法，并输出可视化结果。

注意：运行代码前，请确保已安装Python环境，且具备基本的Python编程知识。本项目作为机器学习课程作业，重点在于展示K均值算法的实现和可视化效果，未涉及复杂的特征工程或模型优化等内容，用户可按需修改和扩展代码。

下载地址

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