K-Means 聚类算法是一种常用的无监督学习算法，它将数据集划分为 K 个簇，每个簇中的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。

基本原理

K-Means 算法的基本思想是将数据点划分到最近的聚类中心。以下是 K-Means 算法的步骤：

  1. 随机选择 K 个数据点作为初始聚类中心。
  2. 将每个数据点分配到最近的聚类中心，形成 K 个簇。
  3. 重新计算每个簇的中心点。
  4. 重复步骤 2 和 3，直到聚类中心不再变化或者满足停止条件。

应用场景

K-Means 聚类算法广泛应用于以下场景：

  • 市场细分
  • 文本聚类
  • 社交网络分析
  • 图像分割

示例

假设我们有一个包含 3 个簇的数据集，如下所示：

[1, 2], [2, 2], [2, 3], [8, 7], [8, 8], [25, 80]

使用 K-Means 算法将其划分为 3 个簇：

  1. 随机选择 3 个数据点作为初始聚类中心：[1, 2], [8, 7], [25, 80]。
  2. 将每个数据点分配到最近的聚类中心，形成 3 个簇：
    • 簇 1: [1, 2], [2, 2], [2, 3]
    • 簇 2: [8, 7], [8, 8]
    • 簇 3: [25, 80]
  3. 重新计算每个簇的中心点：
    • 簇 1: [2, 2.33]
    • 簇 2: [8, 7.5]
    • 簇 3: [25, 80]
  4. 重复步骤 2 和 3，直到聚类中心不再变化。

扩展阅读

想要了解更多关于 K-Means 聚类算法的知识，可以阅读以下教程：

K-Means 聚类算法流程图