K-均值聚类算法

发布时间:2024年01月23日

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法,用于将数据集分成 K 个不同的组或类别。该算法的思想是通过计算样本之间的距离来寻找簇中的中心点,并将样本分配到最近的中心点所代表的簇中。

算法步骤如下:

  1. 随机选择 K 个初始中心点。
  2. 将每个样本分配到最近的中心点所代表的簇中。
  3. 更新每个簇的中心点为该簇中所有样本的平均值。
  4. 重复步骤2和步骤3,直到算法收敛,即中心点不再改变或达到预定义的迭代次数。

K-均值聚类算法的优点:

  1. 简单易理解:算法思想简单,实现相对容易。
  2. 可扩展性好:适用于大规模数据集。
  3. 算法速度快:相对于其他聚类算法,运行时间较短。

K-均值聚类算法的缺点:

  1. 需要预先确定聚类数量 K:这是一个困难的任务,且选择不当可能导致聚类结果不理想。
  2. 对初始中心点敏感:初始中心点的选择可能会影响最终的聚类结果,因此算法的结果可能不是全局最优解。
  3. 对异常值敏感:异常值可能会影响中心点的计算,从而影响整个聚类结果。

总的来说,K-均值聚类算法是一种简单而有效的聚类算法,适用于大规模数据集。然而,它需要预先确定聚类数量和对初始中心点敏感,而且对异常值敏感。在应用中需要根据具体情况综合考虑算法的优缺点。

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_59719549/article/details/135772464
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