详解机器学习经典模型(原理及应用)——K-Means

一、K-Means算法概念

        K-Means 算法是一种经典的聚类分析方法，属于无监督学习的一种。它的目标是将数据集中的样本划分为预定数量的簇，使得簇内的样本尽可能相似，而簇间的样本尽可能不同。K-Means在业务中也有诸多用途，比如在进行探索性数据分析的过程中，我们会使用K-Means简单看看数据分布，从而辅助后面的建模判断等等。

二、K-Means算法流程

1、选择K值

        K是预先指定的簇数量，它是算法的输入参数，需要根据数据集和需求来确定，也就是说你要预先估计大概可以聚出多少个类簇，然后将K值设定成相对应的数目，训练之后再评估效果。一般我们会选择多个K值，循环训练并输出轮廓系数等指标，从而选定最佳的K值。

2、初始化簇中心

        随机选择 K 个数据点作为初始簇中心（质心），可以使用更复杂的初始化方法，如 K-Means++。这个环节通常使用欧几里得距离来衡量数据点与簇中心之间的距离，对于数据点x和簇中心c:

        其中，