【机器学习】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常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的聚类。该算法根据样本数据的特征向量之间的相似性进行聚类，使得同一聚类内的样本尽可能相似，而不同聚类之间的样本尽可能不相似。

算法步骤如下：

1. 随机选择K个样本作为初始的聚类中心。
2. 对于每个样本，计算其与各个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的聚类中心所代表的类别。
3. 重新计算每个聚类的中心，即找到属于该聚类的所有样本的平均值。
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心不再改变或达到预定的迭代次数。

K-均值聚类算法的优点包括：

1. 算法简单易实现，计算效率较高。
2. 能够有效地处理大规模样本数据集。
3. 对于各类别的样本数量较为均匀分布的数据集，聚类效果较好。

K-均值聚类算法的缺点包括：

1. 需要事先指定聚类的个数K，该参数的选取不够直观。
2. 对于数据集中不同密度、尺度以及非凸形状的聚类结果不理想。
3. 对于含有噪声与异常样本的数据集，对聚类结果有较大影响。
4. 对于初始聚类中心的选择敏感，可能陷入局部最优解。

总的来说，K-均值聚类算法是一种简单且常用的聚类算法，适用于数据集较大、聚类数量较少且具有比较均匀分布的情况。但在处理复杂数据集时，可能需要考虑其他更复杂的聚类算法。