K-Means 算法是一种经典的聚类算法，它通过迭代的方式将数据集划分为 K 个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近，而不同簇之间的数据点尽可能远。

算法原理

K-Means 算法的基本原理如下：

  1. 初始化：随机选择 K 个数据点作为初始聚类中心。
  2. 分配：将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的簇。
  3. 更新：计算每个簇的新聚类中心，即该簇中所有数据点的均值。
  4. 迭代：重复步骤 2 和 3，直到聚类中心不再发生显著变化。

优势与局限性

优势

  • 简单易实现：K-Means 算法原理简单，易于实现。
  • 高效：K-Means 算法计算效率高，适用于大规模数据集。

局限性

  • 对初始聚类中心敏感：K-Means 算法对初始聚类中心的选取非常敏感，可能导致局部最优解。
  • 无法处理非球形簇：K-Means 算法假设簇为球形，对于非球形簇效果不佳。

应用场景

K-Means 算法广泛应用于以下场景：

  • 市场细分：根据消费者的购买习惯和偏好进行市场细分。
  • 图像分割：将图像分割成不同的区域。
  • 文本聚类：将文本数据按照主题进行聚类。

相关链接

更多关于 K-Means 算法的知识，您可以参考以下链接：

K-Means 算法流程图