K-meas聚类算法

K-meas聚类算法

1、K-means算法简介

k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任何先验知识，而分类过程为有监督过程，即存在有先验知识的训练数据集。

2、K-means算法原理

k-means算法中的k代表类簇个数，means代表类簇内数据对象的均值（这种均值是一种对类簇中心的描述），因此，k-means算法又称为k-均值算法。k-means算法是一种基于划分的聚类算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种，k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离。流程图如下：

3、k-means算法优缺点分析

• 优点： 算法简单易实现；
• 缺点： 需要用户事先指定类簇个数； 聚类结果对初始类簇中心的选取较为敏感； 容易陷入局部最优； 只能发现球形类簇；

4、算法过程如下

1）从N个样本随机选取K个样本作为中心点
2）对剩余的每个样本测量其到每个中心点的距离，并把它归到最近的中心点的类
3）重新计算已经得到的各个类的中心点
4）迭代2～3步直至新的中心点与原中心点相