Python K-Means 聚类算法实例
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简介：
本教程通过实例详细讲解了如何使用Python实现K-means聚类算法，涵盖数据准备、模型训练及结果分析等步骤。
K-Means是一种迭代算法，其主要思想是将数据点分成K个簇，每个簇由一个质心（中心点）代表。该算法的步骤如下：
1. 随机选择K个初始质心。
2. 将每个数据点分配到离它最近的质心所在的簇。
3. 更新每个簇的质心，新的质心为该簇中所有数据点的均值。
4. 重复执行第2步和第3步，直到质心不再发生变化或达到预定的最大迭代次数。
代码解读如下：
1. 使用`make_blobs`函数生成了包含300个样本的数据集，这些样本分布在四个不同的簇内。
2. 利用sklearn.cluster模块中的KMeans类创建了一个具有4个簇的模型实例。
3. 通过调用kmeans.fit(X)方法对数据进行训练，并将每个样本分配到最近的一个质心所属的簇中。
4. 训练完成后，该模型会返回各个簇中心点的位置信息以及对应于每条记录所归属的具体簇标签。
5. 使用matplotlib库绘制聚类结果图，在此图上不同颜色代表不同的数据集类别；红色标记则表示各组群（即质心）的定位位置。
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