K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的群集，其中K是用户事先指定的。该算法的目标是使得每个样本点与其所属群集的中心点（即聚类中心）之间的距离最小化。

算法步骤如下：

1. 随机选择K个聚类中心。
2. 将每个样本点分配给离其最近的聚类中心。
3. 重新计算每个聚类中心的位置，即取每个簇中点的平均值作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心的位置不再变化或达到指定的迭代次数。

K-均值聚类算法的优点包括：

• 简单易实现，计算速度较快。
• 对于具有明显区分的聚类效果较好，适用于数据集中存在不相交的簇。

K-均值聚类算法的缺点包括：

• 需要事先指定簇的个数K，如果K的选择不合适，可能会导致聚类效果不佳。
• 对于非球形簇或具有不同大小的簇，效果可能较差。
• 对于包含噪声或离群点的数据集，可能会导致聚类中心的偏移。

因此，在使用K-均值聚类算法时，需要根据具体数据集的特点和需求进行适当的参数选择和结果评估，以达到最佳的聚类效果。