K-means 聚类算法进阶教程

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成 K 个簇来发现数据中的结构。本教程将深入探讨 K-means 聚类算法的原理、实现和应用。

K-means 算法原理

K-means 算法的基本思想是将数据点划分成 K 个簇，使得每个数据点都属于距离其最近的簇中心。算法步骤如下：

随机选择 K 个数据点作为初始簇中心。
将每个数据点分配到最近的簇中心。
重新计算每个簇的中心。
重复步骤 2 和 3，直到簇中心不再变化。

K-means 算法实现

下面是一个简单的 K-means 算法实现示例：

import numpy as np

def k_means(data, k):
    # 随机选择初始簇中心
    centroids = data[np.random.choice(data.shape[0], k, replace=False)]
    for _ in range(100):
        # 将数据点分配到最近的簇中心
        distances = np.linalg.norm(data[:, np.newaxis] - centroids, axis=2)
        labels = np.argmin(distances, axis=1)
        # 重新计算簇中心
        centroids = np.array([data[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)])
    return centroids, labels

K-means 算法应用

K-means 算法在许多领域都有广泛的应用，例如：

图像分割：将图像中的像素划分为不同的区域，以便进行后续处理。
文本聚类：将文本数据划分为不同的主题，以便进行信息检索或推荐系统。
异常检测：识别数据中的异常值，以便进行数据清洗或异常处理。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 K-means 聚类算法的知识，可以阅读以下文章：

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