K-means是一种经典的无监督聚类算法，广泛应用于数据分组场景。以下是快速入门指南：

🧩 算法原理简述

  1. 初始化：随机选择K个中心点
  2. 分配：将每个数据点分配到最近的中心点
  3. 更新：重新计算中心点位置
  4. 迭代：重复分配与更新步骤直至收敛

💡 通过最小化数据点与所属簇中心的平方距离之和，实现数据的自动分组

💻 实现步骤（Python示例）

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0],
     [4, 2], [4, 4], [4, 0]]

# 创建模型并训练
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 可视化结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=300, c='red', marker='X')
plt.title("K-means Clustering")
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.show()

📝 代码解析

  • 使用sklearn库简化实现
  • n_clusters参数控制簇的数量
  • 可视化可直观展示聚类效果
kmeans_clustering_process

🌍 应用场景

  • 客户细分
  • 图像压缩
  • 推荐系统

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⚠️ 注意事项

  • 数据需预先标准化
  • 选择合适的K值（可使用肘部法则）
  • 对初始中心点敏感，建议多次运行取最优解
kmeans_python_code