想用 Python 做点有意思的事情？数据分析肯定绕不开。而数据分析里，“分群”绝对是个热门话题。其实说白了，分群就是把一群东西按照相似性分成几个小组，有点像给同学们分组做实验，只不过这次你的实验对象是数据。

那么，Python 里面都有哪些好用的 分群 方法呢？别着急，我这就给你好好唠唠。

先说说最经典的 K-Means 算法。这玩意儿简单粗暴，也好理解。你要先确定好分成几组（K 值），然后算法会随机选 K 个中心点，接着把每个数据点分配到离它最近的中心点，分完组之后，再重新计算每个组的中心点，重复这个过程，直到中心点不再变化，或者变化很小为止。

举个例子，你想用 Python 分析一下电商网站的客户，看看能不能根据他们的消费习惯分成几类，好做精准营销。那你就可以用 K-Means 算法，比如分成高消费人群、普通消费人群和低消费人群。

“`python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

假设你已经有了客户的消费数据，存储在 X 里面，X 是一个 numpy 数组

X = np.array([[100, 10], [200, 20], [300, 30], [50, 5], [60, 6], [70, 7]]) # 示例数据

先要确定分成几类，这里假设分成 3 类

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0, n_init=’auto’).fit(X)

得到每个客户所属的类别

labels = kmeans.labels_

得到每个类别的中心点

centers = kmeans.cluster_centers_

print(“每个客户所属的类别：”, labels)
print(“每个类别的中心点：”, centers)
“`

这段代码就是用 sklearn 库里的 KMeans 类来实现 分群 的。n_clusters 参数就是用来指定分成几类的，random_state 是随机数种子，保证每次运行结果一样，n_init='auto' 这个参数会让 KMeans 算法自动尝试不同的初始中心点，选择最好的结果。然后用 fit 方法来训练模型，得到每个客户所属的类别和每个类别的中心点。

不过，K-Means 也有它的缺点。首先，你需要提前确定 K 值，这有时候挺难的。如果 K 值选错了，分群 效果肯定不好。其次，K-Means 对初始中心点比较敏感，如果初始中心点选得不好，可能得到局部最优解，而不是全局最优解。

除了 K-Means 之外，还有 层次聚类。层次聚类不用提前确定 K 值，它会把每个数据点都当成一个独立的组，然后不断地合并最相似的组，直到所有数据点都合并成一个组为止。这样，你就可以根据需要选择不同的 分群 结果。

层次聚类有两种方法：凝聚式和分裂式。凝聚式是从下往上合并，分裂式是从上往下拆分。一般来说，凝聚式用的比较多。

DBSCAN 算法 也是个不错的选择。它跟 K-Means 和层次聚类不一样，它不需要提前确定 K 值，也不需要假设数据是凸形的。DBSCAN 通过寻找密度相连的数据点来 分群。它有两个重要的参数：半径（eps）和最小样本数（min_samples）。如果一个数据点周围半径 eps 内的邻居数大于等于 min_samples，那么这个数据点就被认为是核心点。DBSCAN 会把互相密度可达的核心点连接起来，形成一个簇。

DBSCAN 的优点是可以发现任意形状的簇，并且对噪声点不敏感。缺点是参数比较难调，特别是当数据密度不均匀的时候。

实际应用中，怎么选择 分群 算法呢？这就要看你的具体情况了。如果你的数据是凸形的，而且你知道大概要分成几类，那就可以用 K-Means。如果你的数据不是凸形的，或者你不知道要分成几类，那就可以用 DBSCAN 或者层次聚类。

除了算法本身，数据预处理也很重要。有些数据可能需要进行标准化或者归一化，才能得到更好的 分群 效果。还有，特征选择也很关键。选择合适的特征，可以提高 分群 的准确性。

对了，Python 里面有很多好用的 分群 库，比如 sklearn、scipy 等等。你可以根据自己的需要选择合适的库。

别以为 分群 只是学术研究，它在实际应用中可厉害着呢！比如，电商可以用 分群 来做客户细分，金融可以用 分群 来做风险评估，医疗可以用 分群 来分析疾病的传播规律等等。

总之，Python 分群 是一个很有用的技能，学会它可以帮你解决很多实际问题。多实践，多尝试，你一定能玩转 数据分析 的！记住，没有最好的算法，只有最适合你的算法。