Python机器学习：K-means聚类算法（基于顾客购物订单数据集）
简介
本资源文件提供了一个基于Python的K-means聚类算法的实现，并使用顾客购物订单数据集进行演示。K-means是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。
数据集
数据集包含顾客购物订单的详细信息，具体包括顾客在不同类别商品上的购买比例，如食品、生鲜、饮料、家居、美容、健康、婴儿用品和宠物用品等。数据集用于训练和测试K-means聚类算法。
算法实现
K-means算法的主要步骤如下：
- 从样本中随机选择K个点作为初始簇中心。
- 计算每个样本点到各个簇中心的距离，将样本划分到距离最近的簇中心对应的簇中。
- 根据每个簇中的所有样本，重新计算簇中心并更新。
- 重复步骤2和3，直到簇中心的位置变化小于指定的阈值或达到最大迭代次数为止。
使用方法
- 下载本资源文件。
- 使用Python环境运行提供的代码。
- 根据需要调整参数，如簇的数量K和迭代次数。
- 运行代码以训练模型并进行预测。
结果展示
通过可视化工具，可以展示K-means聚类算法的结果，包括不同簇的分布情况和簇中心的坐标。这有助于直观理解聚类效果。
注意事项
- 数据集较大时，训练过程可能需要较长时间，请耐心等待。
- 可以根据实际需求调整K值和迭代次数，以获得最佳的聚类效果。
参考资料
本资源文件的实现参考了CSDN博客上的相关文章，详细内容请参阅原文。
通过本资源文件，您可以深入了解K-means聚类算法的原理和实现过程，并应用于实际的数据分析任务中。