Mini-batch K-Means：加速大规模数据聚类的“利器”

宝子们👋，欢迎再次来到我的优快云技术分享小天地！在之前的一系列博客里，咱们已经深入探讨了多种K-means的优化算法，像基础的K-means算法、借助Canopy算法优化初始点的Canopy + K-means算法、改进初始中心选择的K-means++算法、通过二分策略优化聚类的二分K-means算法、能自动调整聚类数的ISODATA算法，还有能处理非线性数据的Kernel K-means算法。每一种算法都有其独特的魅力和适用场景🎉。今天，咱们要聚焦的Mini-batch K-Means算法，可是在大规模数据聚类领域大放异彩的“明星”算法哦👏！

📚 回顾与关联

先带大家简单回顾下之前提到的几种算法：

• K-means算法：简单直接，通过不断迭代把数据点分配到最近的聚类中心，但容易陷入局部最优，对初始中心点敏感，而且在处理大规模数据时计算开销大。👇点击回顾K-means算法原理
• Canopy + K-means算法：先用Canopy算法粗略聚类确定初始中心点，再用K-means精确聚类，提升了聚类效率和准确性，但面对超大规模数据，计算压力依然不小。👇点击回顾Canopy + K-means算法原理
• K-means++算法：精心挑选初始中心点，让初始中心分布更均匀，聚类效果更好，不过大规模数据下，初始中心点的选择过程也会变慢。👇点击回顾K-means++算法原理
• 二分K-means算法：通过不断二分聚类来优化结果，避免了随机初始化的不稳定，但在大规模数据上，迭代次数可能增多，计算时间变长。👇点击回顾二分K-means算法原理
• ISODATA算法：在K-means基础上增加了合并和分裂
  操作，能自动调整聚类数量，但在大规模数据下，这些操作的计算复杂度也会显著增加。