K-means 聚类算法是一种无监督学习算法，它将数据集划分为 K 个簇，使得每个簇中的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点则尽可能不同。
算法原理
- 初始化：随机选择 K 个数据点作为初始质心。
- 分配簇：计算每个数据点到各个质心的距离，将每个数据点分配到最近的质心所在的簇。
- 更新质心：计算每个簇中所有数据点的均值，将均值作为新的质心。
- 迭代：重复步骤 2 和 3，直到满足停止条件（如质心变化小于某个阈值）。
优点
- 简单易实现：算法步骤简单，易于实现。
- 可扩展性：适用于大规模数据集。
缺点
- 对初始质心敏感：算法对初始质心的选择非常敏感，可能导致局部最优解。
- 聚类数量 K 需要事先指定：K-means 算法需要事先指定聚类数量 K，这在某些情况下可能比较困难。
应用场景
- 图像分割：将图像中的像素点划分为不同的区域。
- 文本聚类：将文本数据划分为不同的主题。
- 异常检测：识别数据集中的异常值。
K-means 算法流程图
扩展阅读
希望以上内容能帮助您更好地理解 K-means 聚类算法。如果您还有其他问题，欢迎在评论区留言讨论。🙂