机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，常用于将数据集划分成K个簇。该算法通过迭代的方法，将数据集中的每个点分配到最近的簇中，并更新每个簇的中心，直至簇的中心不再改变或达到预设的迭代次数为止。

该算法的步骤如下：

1.选择K个点作为簇的中心，可以随机选择或根据业务需求选择。

2.将每个样本点分配到与其最近的簇中。

3.更新每个簇的中心。

4.重复2、3步骤，直到簇的中心不再改变或达到预设的迭代次数为止。

优点：

1.算法简单易实现，速度较快。

2.适用于大型数据集。

3.能够有效地处理高维数据。

4.可用于数据预处理，减少样本数据量。

缺点：

1.需要预先指定簇的数量K。

2.对初始中心点的选择敏感，不同的初始点可能导致不同的聚类结果。

3.对离群点（Outliers）敏感，会将其分配到最近的簇中。

4.由于该算法使用欧几里得距离作为距离度量，因此不适用于非凸形状的簇。