KMeans聚类算法详解 🧠

KMeans是一种经典的无监督学习算法，常用于数据聚类任务。以下是其核心要点：

基本原理 ⚙️

KMeans通过迭代优化将数据划分为K个簇，每个簇由中心点（质心）代表。

• 步骤1：随机选择K个初始质心
• 步骤2：将每个数据点分配到最近的质心
• 步骤3：重新计算质心位置
• 步骤4：重复步骤2-3直到收敛

应用场景 📊

1. 客户细分：基于消费行为分组
2. 图像压缩：将像素颜色聚类为相似色块
3. 异常检测：识别偏离主流的数据点
4. 推荐系统：用户兴趣分群

优缺点 ⚠️

✅ 优点：

• 简单易实现
• 计算效率高
• 可扩展性强

❌ 缺点：

• 需预先指定K值
• 对初始质心敏感
• 无法处理非球形簇

建议结合算法概述深入理解机器学习基础概念。