K-Means聚类原理详解

什么是K-Means？

K-Means是一种经典的无监督学习算法，用于将数据划分为K个互不重叠的簇。其核心目标是通过最小化簇内数据点与簇中心的距离，发现数据的内在结构。🚀

算法核心思想

1. 初始化：随机选择K个初始质心
2. 分配：将每个数据点分配到最近的质心所在的簇
3. 更新：重新计算每个簇的质心
4. 迭代：重复分配和更新步骤直到收敛

算法步骤可视化

1. 数据预处理：标准化特征值（如Age、Income）
2. 质心初始化：随机选取K=3个初始中心点
3. 迭代优化：
   • 计算欧氏距离（Euclidean_Distance）
   • 重新计算质心（Cluster_Center）
   • 直到簇分配不再变化

优缺点对比

✅ 优点：

• 简单高效，适合大规模数据
• 可解释性强，可视化效果好

❌ 缺点：

• 对初始质心敏感
• 需预先指定K值（K）
• 无法处理非球形簇

应用场景示例

• 客户分群：基于消费行为划分用户群体
• 图像压缩：将像素颜色聚类为相似色块
• 文档分类：根据文本特征分组

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