K均值代码

资 源 简 介

K均值代码

详 情 说 明

K均值是一种经典的聚类算法，广泛应用于机器学习和数据分析领域。它的核心思想是通过迭代将数据点划分到K个簇中，使得每个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。

### 算法步骤

初始化中心点：随机选择K个数据点作为初始的簇中心。 分配数据点：计算每个数据点到各个中心点的距离，将其分配到最近的中心点所在的簇。 更新中心点：重新计算每个簇的均值（即中心点），作为新的簇中心。 收敛判断：重复步骤2和3，直到中心点不再显著变化或达到最大迭代次数。

### 代码思路

数据预处理：通常需要标准化数据，使不同维度的特征具有可比性。 距离计算：一般采用欧氏距离来衡量数据点与簇中心的远近。 优化策略：为了防止局部最优解，可以使用K均值++算法来优化初始中心点的选择。 评估指标：常见的评估指标包括轮廓系数（Silhouette Score）和肘部法则（Elbow Method）。

### 应用场景

K均值适用于数据分布呈球形或近似球形的情况，常用于客户分群、图像压缩、异常检测等任务。虽然简单高效，但需注意它对异常值敏感，且需要预先指定K值。

如果数据分布复杂，可结合层次聚类或DBSCAN等算法提升效果。