K-means 聚类算法是一种经典的聚类算法，它通过将数据点分配到 K 个簇中，使得簇内数据点之间的距离最小，簇间数据点之间的距离最大。以下是一些关于 K-means 聚类算法的基本概念和步骤：
K-means 聚类算法原理
- 选择初始中心点：随机选择 K 个数据点作为初始中心点。
- 分配数据点：计算每个数据点到各个中心点的距离，将数据点分配到距离最近的中心点所在的簇中。
- 更新中心点：计算每个簇中所有数据点的平均值，将中心点更新为平均值。
- 迭代：重复步骤 2 和 3，直到满足停止条件（例如，中心点不再变化或者迭代次数达到上限）。
K-means 聚类算法优势
- 简单易实现：K-means 聚类算法的计算复杂度低，易于实现。
- 可解释性：K-means 聚类算法的结果具有较好的可解释性，可以直观地了解数据分布。
K-means 聚类算法局限性
- 对初始中心点敏感：K-means 聚类算法对初始中心点选择敏感，可能产生不同的聚类结果。
- 无法处理类别不平衡：当数据集中某些簇的数据点数量远多于其他簇时，K-means 聚类算法可能无法有效地识别这些簇。
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K-means 聚类算法流程图