😊 sklearn K-Means使用小结

K-Means是一种经典的聚类算法，而`sklearn`库提供了强大的工具支持。本文简单梳理其核心步骤与心得，帮助大家快速上手！

首先，导入必要的库：`from sklearn.cluster import KMeans` 和 `from sklearn.datasets import make_blobs`（用于生成测试数据）。接着，定义聚类数量（如`n_clusters=3`），然后初始化模型并训练数据：

```python

model = KMeans(n_clusters=3)

model.fit(data)

```

通过`.fit()`方法完成训练后，可以提取聚类结果：`labels_`表示每个样本所属类别，而`cluster_centers_`存储质心位置。此外，利用`silhouette_score`评估聚类效果，数值越接近1越好！

值得注意的是，K-Means对初始值敏感，建议多次运行或使用`k-means++`优化初始化方式。同时，选择合适的`k`值至关重要，可借助肘部法则或轮廓系数确定最佳分组数。

最后，结合可视化工具（如Matplotlib）展示聚类结果，直观验证模型表现。✨

希望这篇总结能助你高效掌握`sklearn`中的K-Means！💪