K-Means 聚类算法是一种简单而有效的聚类方法，它通过将数据点分配到最近的中心点来工作。以下是 K-Means 聚类算法的基本原理和实现方法。

基本原理

K-Means 聚类算法的主要步骤如下：

  1. 初始化：随机选择 K 个数据点作为初始聚类中心。
  2. 分配数据点：将每个数据点分配到最近的聚类中心。
  3. 更新中心点：计算每个聚类的中心点（即该聚类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变化。

实现方法

以下是 K-Means 聚类算法的 Python 实现示例：

def k_means(data, k):
    # 初始化聚类中心
    centers = data[np.random.choice(data.shape[0], k, replace=False)]
    while True:
        # 分配数据点
        labels = np.argmin(cdist(data, centers), axis=1)
        # 更新中心点
        new_centers = np.array([data[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)])
        # 检查中心点是否变化
        if np.all(centers == new_centers):
            break
        centers = new_centers
    return centers, labels

扩展阅读

想了解更多关于 K-Means 聚类算法的信息？请阅读我们的《K-Means 聚类算法深入解析》。

总结

K-Means 聚类算法是一种简单而有效的聚类方法，适用于各种数据类型。通过上述介绍，相信您已经对 K-Means 聚类算法有了更深入的了解。