K-Means 聚类算法是一种无监督学习算法，它将数据点划分为 K 个簇，使得每个簇中的数据点彼此相似，而不同簇中的数据点彼此不同。以下是对 K-Means 算法的简要介绍和一些实用技巧。

K-Means 算法原理

K-Means 算法的基本思想是：

  1. 初始化：随机选择 K 个数据点作为初始聚类中心。
  2. 分配：将每个数据点分配到最近的聚类中心，形成 K 个簇。
  3. 更新：重新计算每个簇的中心点。
  4. 迭代：重复步骤 2 和 3，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。

K-Means 算法步骤

  1. 选择聚类数目 K：可以通过肘部法则或轮廓系数等方法来确定最佳的 K 值。
  2. 初始化聚类中心：可以选择随机点或 K-Means++ 算法来初始化。
  3. 迭代计算：根据上述原理进行迭代计算，直到满足停止条件。

K-Means 算法应用

K-Means 算法在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 图像处理：图像分割、特征提取等。
  • 文本分析：主题建模、情感分析等。
  • 生物信息学：基因聚类、蛋白质结构分析等。

K-Means 算法注意事项

  • 选择合适的 K 值：K 值的选择对聚类结果有很大影响。
  • 初始化聚类中心：不同的初始化可能会导致不同的聚类结果。
  • 处理异常值：异常值可能会对聚类结果产生较大影响。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 K-Means 算法的知识，可以阅读以下文章：

图片示例

K-Means 聚类效果

中心点选择对聚类效果有重要影响。

KMeans_Centroids

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