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（K-Means Clustering Algorithm）是机器学习领域中一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于将数据集中的样本划分为K个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。下面我将详细讲解K-均值聚类算法及其优缺点。

一、K-均值聚类算法概述

定义：K-均值聚类算法通过迭代的方式，将数据集中的样本分配到K个簇中，每个簇由一个质心（centroid）表示，质心是簇内所有样本的均值。算法的目标是使得每个样本到其所属簇质心的距离平方和最小。

步骤：

1.初始化：随机选择K个样本作为初始质心。

2.分配：计算每个样本到各个质心的距离，将每个样本分配到最近的质心所对应的簇中。

3.更新：重新计算每个簇的质心，即计算簇内所有样本的均值作为新的质心。

4.迭代：重复步骤2和步骤3，直到质心不再发生变化或达到预设的最大迭代次数。

二、K-均值聚类算法的优点

1.简单易懂：K-均值聚类算法的思想直观，易于理解和实现。

2.计算复杂度低：算法的时间复杂度主要取决于迭代次数和样本数量，通常具