数据处理和分析之数据聚类：K-means聚类：K-means算法原理与应用

数据处理和分析之数据聚类：K-means聚类：K-means算法原理与应用

数据处理和分析之数据聚类：K-means聚类

一、K-means算法简介

1.1 K-means算法的基本概念

K-means算法是一种无监督学习方法，主要用于数据聚类。其目标是将数据集中的样本划分为K个簇，使得簇内的样本相似度高，而簇间相似度低。相似度通常通过样本间的距离来衡量，如欧氏距离。算法迭代进行，直到簇的中心不再变化或达到预设的迭代次数。

1.2 K-means算法的历史背景

K-means算法最早由Stuart Lloyd在1957年提出，但直到1982年才被广泛认知。在数据挖掘和机器学习领域，K-means因其简单、高效而成为最常用的聚类算法之一。随着大数据时代的到来，K-means算法在处理大规模数据集时的性能优势更加凸显。