K-Means 聚类算法是一种无监督学习算法，它通过将数据点划分为 K 个簇（Cluster），使得同一个簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能不同。

算法原理

  1. 初始化：随机选择 K 个数据点作为初始质心（Centroid）。
  2. 分配：将每个数据点分配到最近的质心，形成 K 个簇。
  3. 更新：计算每个簇的平均值，将平均值作为新的质心。
  4. 迭代：重复步骤 2 和 3，直到质心不再显著变化。

优缺点

优点

  • 简单易实现：算法步骤简单，易于理解和实现。
  • 计算效率高：算法迭代次数较少，计算效率较高。

缺点

  • 对初始质心敏感：初始质心的选择可能会影响最终的聚类结果。
  • 无法处理非凸形状的数据：K-Means 算法假设数据是凸形状的，对于非凸形状的数据，聚类效果较差。

应用场景

  • 市场细分：根据消费者的购买习惯进行市场细分。
  • 图像处理：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分类。

示例

假设我们有一组二维数据，使用 K-Means 算法将其聚类成 3 个簇。

(1, 2), (2, 2), (2, 3), (8, 7), (8, 8), (25, 80)

通过 K-Means 算法，我们可以将这组数据聚类成以下 3 个簇：

簇 1: (1, 2), (2, 2), (2, 3)
簇 2: (8, 7), (8, 8)
簇 3: (25, 80)

扩展阅读

更多关于 K-Means 聚类算法的介绍，您可以阅读本站关于 K-Means 的详细教程。

K-Means 聚类算法示意图