本文档提供了使用Python进行驾驶行为数据分析与分类的详细代码和方法，旨在通过机器学习技术识别不同的驾驶模式。
聚类是一种无监督学习方法，在这种方法下数据集中的对象会被分成不同的组，使得同一组内的对象相似度较高而不同组之间的相似度较低。在诸如数据挖掘、图像处理及生物信息学等众多领域中广泛应用了这种技术。
Python凭借其丰富的库和高级编程特性成为实现此类算法的理想选择。在这门语言里有许多聚类方法的实现案例，比如K-Means, 层次聚类以及DBSCAN等等。本段落将重点介绍基于K-Means算法的一种特定类型的集群分析，并提供相应的Python代码作为参考。
K-Means是一种依赖于距离测量以进行群集划分的技术。它的工作原理是首先设定一个给定数量的簇（通常表示为“k”），然后通过迭代过程不断调整这些中心点，直到每个数据项都被分配到与其最接近的中心点所定义的一个集群中。
具体来说，K-Means算法执行以下步骤：
1. 从所有的数据集中随机选择k个对象作为初始聚类中心；
2. 对于每一个未分类的数据点计算它与各个当前簇心的距离，并将该点分配给最近的那个簇；
3. 更新每个已填满的群集的新质心位置，即重新计算这些集群中所有成员特征值的平均数来获得新的质心坐标。
4. 重复执行步骤2和步骤3直到满足停止条件（通常是达到最大迭代次数或者当再没有数据点需要改变所属簇时）。
接下来我们将展示基于此算法的具体Python实现代码。
5星
