K-means算法是一种常用的机器学习聚类算法,它能够将数据集划分为不同的簇。在这篇文章中,我们将详细介绍K-means算法的原理和实现,并提供相应的源代码。
K-means算法的原理如下:
- 首先,选择要将数据集划分为的簇的数量K。
- 随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。
- 对于数据集中的每个数据点,计算它与每个聚类中心的距离,并将该数据点分配给距离最近的聚类中心所属的簇。
- 更新每个簇的聚类中心,将聚类中心更新为簇中所有数据点的平均值。
- 重复步骤3和步骤4,直到簇的分配不再发生变化或达到预定的迭代次数。
下面是使用Python实现K-means算法的示例代码:
import numpy as np
def k_means(data, K, max_iterations