K均值（K-Means）聚类算法原理简单，可解释强，实现方便，可广泛应用在数据挖掘、聚类分析、数据聚类、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等多个领域，有着广泛的应用前景。
这段代码首先导入了必要的库，并创建了一组二维数据。然后，它初始化了一个KMeans对象，并指定了要形成的簇的数量。接下来，代码使用fit方法对数据进行拟合，以找出最佳的聚类结果。最后，通过访问labels_属性，我们可以获取每个数据点的聚类标签，并打印出结果。
K-means聚类是一种常用的无监督学习方法，其核心思想是通过迭代将数据划分为k个预先设定的聚类，以最小化每个聚类内部数据点的平方距离和为目标。该算法在诸多领域如图像处理、市场细分等都有着广泛的应用。接下来，我们将深入探讨K-means聚类的原理、步骤以及实际的应用场景。\n\n\n\n K-means聚类隶属于聚类算法...
进行k-means聚类 from sklearn.cluster import KMeanskmeans = KMeans(n_clusters=3) # n_clusters=3 表示聚成3类result = kmeans.fit(df)result 与随机森林，决策树等算法一样，KMeans函数中的参数众多，这里不具体解释了，可查阅官方文档 .join()表示横向拼接 # 对分类结果进行解读model_data_l = df.j...