机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的簇。其工作原理如下：

1. 随机初始化K个簇心（cluster centers）作为每个簇的代表。
2. 将每个样本点分配到距离其最近的簇心所在的簇中。
3. 更新每个簇的簇心为该簇所有样本点的平均值。
4. 重复步骤2和3，直到簇心不再发生变化或达到预定迭代次数。

K-均值聚类的优点包括：

1. 算法简单且易于实现。
2. 对处理大数据集表现良好。
3. 可以有效地识别球形簇。

K-均值聚类的缺点包括：

1. 需要预先指定簇的数量K，这对于一些数据集来说可能不是很明确。
2. 对于非球形簇的数据集表现欠佳，容易受到初始簇心选择的影响。
3. 对离群值较为敏感，可能会影响聚类结果。

在实际应用中，K-均值聚类常用于数据集探索性分析、图像压缩等领域，但也需要结合实际问题特点选择合适的算法及参数设置。