数据聚类在python中常用k-means算法实现，其步骤包括：1.数据准备需标准化处理并清理缺失值；2.使用sklearn.cluster.kmeans进行聚类，设置n_clusters和random_state以获得稳定结果；3.通过肘部法确定最佳聚类数，依据inertia值绘制曲线选择“肘部”点；4.分析聚类结果，结合分组统计和可视化理解类别特征。需要注意的是，k-means对异常值敏感且假设簇为凸形，复杂结构可尝试其他算法。
python进行数据聚类其实挺常见的，尤其是用K-means算法。它属于无监督学习的一种方法，适合用来发现数据中的自然分组。如果你有数据但不知道怎么分类，K-means是个不错的起点。
数据准备是关键
在做聚类之前，首先要确保你的数据是干净的、适合分析的。通常我们会先对数据进行标准化处理，因为K-means对量纲敏感。比如身高和体重的数据单位不同，直接跑模型可能会出问题。
常用的方法是使用StandardScaler来做标准化：
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data)
另外，缺失值要提前处理好，可以用删除或者填充的方式。如果原始数据里有很多噪声，也可以考虑先做一些可视化或异常值检测，避免影响聚类结果。
用KMeans实现聚类很简单
Python中最方便的是用sklearn.cluster.KMeans这个模块。你只需要指定你要分成几类（n_clusters），然后fit数据就行。
举个简单的例子：
from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(scaled_data) labels = kmeans.predict(scaled_data)
这段代码会把数据分成3类，并返回每个样本所属的类别标签。你可以把这些标签加到DataFrame里一起看。
不过要注意几点：
- 初始中心点是随机选的，所以最好设置random_state保证结果可重复。
- 可以通过inertia_属性查看误差平方和，数值越小说明聚得越紧。
如何确定最佳聚类数？
这是很多人容易卡住的地方。K-means需要你提前设定聚类数，但现实中这个数往往不明确。常用的判断方法叫“肘部法”（Elbow Method）。
做法是：尝试不同的n_clusters值，计算每个情况下的inertia，画图观察变化趋势。
import matplotlib.pyplot as plt inertias = [] for i in range(1, 11): kmeans = KMeans(n_clusters=i, random_state=42) kmeans.fit(scaled_data) inertias.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1,11), inertias, marker='o') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('Inertia') plt.show()
看到曲线明显变缓的那个点，就是所谓的“肘部”，可以作为参考值。当然，实际中也要结合业务背景来判断。
聚类结果怎么用？
得到标签之后，下一步是理解和解释这些类别。你可以按标签分组统计各维度的均值、分布，看看每一类有什么特征。
例如：
df['cluster'] = labels df.groupby('cluster').mean()
这样就能看出每类在各个指标上的差异。如果数据是二维或三维的，还可以用散点图或3D图可视化聚类结果。
此外，K-means也有局限性，比如对异常值敏感、假设簇是凸形的等。如果数据结构复杂，可以试试DBSCAN、层次聚类等其他方法。
基本上就这些步骤了。看起来不难，但调参和理解数据才是关键。
