K-均值聚类算法

K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据样本划分为 K 个 clusters（簇）。该算法的主要思想是通过迭代寻找最优的聚类中心来实现聚类，其中聚类中心是根据数据样本的特征来确定的。

算法步骤如下：

1. 随机选择 K 个样本作为初始聚类中心。
2. 对每个数据样本，计算其到每个聚类中心的距离，并将其归类到距离最近的聚类中心所在的 cluster 中。
3. 更新每个 cluster 的聚类中心，计算该聚类中心包含的所有样本的平均值作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再变化或达到预定的迭代次数。

K-均值聚类算法优点

1. 简单易实现：算法步骤简单，容易理解和实现。
2. 可扩展性强：适用于大规模数据集进行聚类，且计算速度较快。
3. 可解释性好：聚类结果直观，容易理解和解释。

K-均值聚类算法缺点：

1. 对初始聚类中心敏感：初始聚类中心的选择可能导致不同的结果。不同的初始聚类中心可能达到不同的局部最优解。
2. 对离群点敏感：离群点（异常值）可能会干扰聚类中心的计算，从而导致较差的聚类结果。
3. 需要预先设置 K 的值：K-均值聚类算法需要预先指定聚类的个数 K，而实际应用中往往无法准确确定 K 的值。

总体而言，K-均值聚类算法是一种简单且高效的聚类算法，适用于大规模数据集和易解释的情况。但对于数据集的初始值选择和超参数的确定较为敏感，需要根据具体问题进行调优。