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在数据科学和机器学习的领域中，聚类算法作为一种无监督学习技术，被广泛应用于数据挖掘、模式识别等领域，通过对数据集进行聚类，可以帮助我们发现数据中的隐藏模式，从而为后续的数据分析和决策提供支持，而散点图作为一种常用的可视化工具，可以帮助我们直观地观察数据之间的关系和分布，本文将介绍如何使用Python进行聚类，并通过散点图展示聚类结果。
数据准备
为了演示聚类可视化的过程，我们首先需要准备一个数据集，这里我们以著名的鸢尾花数据集为例，该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征，分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
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import pandas as pd
加载数据集
iris = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data", header=None)
iris.columns = ["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width", "species"]聚类算法
在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的KMeans算法进行聚类，KMeans算法通过迭代优化目标函数，将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的样本距离聚类中心最小，簇与簇之间的距离最大。
from sklearn.cluster import KMeans 创建KMeans聚类对象 kmeans = KMeans(n_clusters=3) 对数据进行聚类 kmeans.fit(iris.iloc[:, :-1])
散点图可视化
聚类完成后，我们可以使用matplotlib库中的散点图函数来可视化聚类结果，在散点图中，我们将不同簇的样本用不同的颜色表示，从而直观地观察聚类效果。
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import matplotlib.pyplot as plt
绘制散点图
plt.scatter(iris.iloc[:, 0], iris.iloc[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap="viridis")
plt.xlabel("Sepal Length")
plt.ylabel("Sepal Width")
plt.title("KMeans Clustering")
plt.colorbar().set_label("Cluster Label")
plt.show()结果分析
通过观察散点图，我们可以发现，KMeans算法将鸢尾花数据集成功划分为三个簇，绿色簇代表第1类鸢尾花，蓝色簇代表第2类鸢尾花，红色簇代表第3类鸢尾花，从散点图可以看出，不同簇之间的样本分布具有一定的规律性，这为我们后续的数据分析和决策提供了有价值的参考。
本文介绍了如何使用Python进行聚类，并通过散点图展示聚类结果，在实际应用中，我们可以根据具体问题选择合适的聚类算法，并通过可视化工具来观察聚类效果，这有助于我们更好地理解数据，发现数据中的隐藏模式，为后续的数据分析和决策提供支持。
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我们还可以通过调整聚类算法的参数，如簇的数量、初始化方式等，来优化聚类效果，在实际应用中，我们可以尝试多种聚类算法，并对比其结果，从而找到最合适的算法和参数，通过不断优化和调整，我们可以提高聚类效果，为数据分析和决策提供更可靠的依据。
标签： #聚类可视化散点图的xy轴
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