K-means算法：原理与R语言实例

K-means算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类簇。该算法基于数据点之间的距离计算，并通过迭代优化的方式不断更新类簇的中心点位置，以实现最优的聚类结果。本文将详细介绍K-means算法的原理，并提供一个使用R语言实现K-means算法的示例代码。

K-means算法原理

1. 初始化：选择K个初始的聚类中心点，可以是随机选择或根据领域知识进行选择。

2. 分配数据点：对于每个数据点，计算其与K个聚类中心点之间的距离，将数据点分配给距离最近的聚类中心点所对应的类簇。

3. 更新聚类中心点：计算每个类簇中所有数据点的均值，将均值作为新的聚类中心点。

4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心点不再发生变化或达到预定的迭代次数。

5. 输出聚类结果：将数据集中的每个数据点划分到最终确定的K个类簇中。

R语言实现K-means算法

下面是一个使用R语言实现K-means算法的示例代码：

# 加载所需的包
library(cluster)

# 生成示例数据
data <- matrix(rnorm(1000), ncol = 2)

# 设置聚类数目
k <- 3

# 执行K-mean