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，使得同一个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇的数据点尽可能不同。以下是 K-Means 聚类算法的基本原理：

算法步骤

  1. 选择 K 个初始中心点：可以从数据集中随机选择 K 个数据点作为初始中心点。
  2. 分配数据点：将每个数据点分配到最近的中心点所在的簇。
  3. 更新中心点：计算每个簇中所有数据点的均值，并将中心点更新为均值。
  4. 重复步骤 2 和 3：重复步骤 2 和 3，直到中心点不再发生显著变化。

优缺点

优点：

  • 简单易实现
  • 运算速度快
  • 对初始中心点的选择不敏感

缺点：

  • 可能陷入局部最优解
  • 不适用于聚类数量未知的情况
  • 对于噪声和异常值敏感

应用场景

K-Means 聚类算法在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 数据挖掘
  • 机器学习
  • 图像处理
  • 生物信息学

扩展阅读

想要了解更多关于 K-Means 聚类算法的知识，可以阅读以下文章：

图片展示

下面是一些 K-Means 聚类算法的示例图片：

K-Means 聚类算法示例

希望这些内容能够帮助您更好地理解 K-Means 聚类算法。