Kernel K-means：让K-means在非线性空间“大显身手”

大家好！欢迎来到我的优快云技术分享博客😃。在之前的几篇博客中，我们深入探讨了多种K-means的优化算法，从基础的K-means算法，到Canopy + K-means算法、K-means++算法、二分K-means，再到ISODATA算法，每一种算法都有其独特的优势和适用场景。今天，我们要介绍一种更为强大的K-means优化算法——Kernel K-means，它能让K-means在非线性数据空间中也能发挥出色的性能👏。

📚 回顾与关联

在开始介绍Kernel K-means之前，我们先简单回顾一下之前提到的几种算法：

• K-means算法：简单易用，通过迭代将数据点分配到最近的聚类中心，但容易陷入局部最优，且对初始中心点敏感。👇点击回顾K-means算法原理
• Canopy + K-means算法：先用Canopy算法进行粗聚类，确定初始中心点，再用K-means进行精确聚类，提高了聚类效率和准确性。👇点击回顾Canopy + K-means算法原理
• K-means++算法：改进了初始中心点的选择方式，使得初始中心点分布更均匀，提高了聚类效果。👇点击回顾K-means++算法原理
• 二分K-means：通过不断二分聚类来优化聚类结果，避免了随机初始化带来的不稳定问题。👇点击回顾二分K-means算法原理
• ISODATA算法：在K-means的基础上增加了合并和分裂操作，能够自动调整聚类数量。