Der K-Means-Algorithmus ist ein häufig verwendeter Clustering-Algorithmus, der einen Datensatz in verschiedene Cluster aufteilen kann. In Python können wir die Scikit-Learn-Bibliothek verwenden, um den K-Means-Algorithmus zu implementieren. In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie Sie mit Python den K-Means-Algorithmus implementieren und den entsprechenden Quellcode bereitstellen.
Zuerst müssen wir die Scikit-Learn-Bibliothek installieren. Sie können es installieren, indem Sie im Terminal den folgenden Befehl mit dem Befehl pip ausführen:
pip install scikit-learn
Sobald die Installation abgeschlossen ist, können wir mit dem Schreiben des Codes beginnen. Importieren Sie zunächst die erforderlichen Bibliotheken:
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
Als nächstes bereiten wir den Datensatz für die Clusteranalyse vor. Hier verwenden wir als Beispiel einen einfachen zweidimensionalen Datensatz:
X = np.array([[1,