K-Means是一种经典的无监督学习聚类算法，广泛应用于数据分组、模式识别等领域。以下是其核心内容：

基本原理 🔄

K-Means通过迭代优化将数据划分为K个簇，目标是使每个簇内的样本相似度最大化，簇间差异最小化。

  • 步骤：
    1. 随机选择K个初始质心
    2. 将每个样本分配到最近的质心
    3. 重新计算质心位置
    4. 重复步骤2-3直至收敛

应用场景 🌐

  • 客户细分
  • 图像压缩
  • 推荐系统
  • 异常检测

优缺点 ✅❌

优点 缺点
简单高效 对初始质心敏感
可扩展性强 需预先指定K值
适合球形簇 对噪声和异常值敏感

扩展阅读 📚

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k_means_algorithm
聚类分析