一、二、三维的K均值聚类

资 源 简 介

一、二、三维的K均值聚类

详 情 说 明

K均值聚类是一种经典的机器学习算法，广泛应用于模式识别和数据分类任务中。该算法通过迭代优化的方式，将数据点划分为K个不同的簇，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇间的数据点尽可能不同。

在低维度场景下，K均值聚类的实现相对直观。一维空间中的聚类可以用于简单的数值分组，比如对年龄或收入进行分类；二维空间的应用则更为常见，例如在平面图上对点进行聚类；而三维空间中的聚类则能处理更复杂的数据结构，比如三维坐标点的分组或RGB颜色分类。

对于初学者而言，从一维和二维数据开始学习K均值聚类能更容易理解算法的核心思想，包括初始化中心点、计算距离、更新聚类中心等关键步骤。而三维数据的实现则进一步展示了算法在高维空间中的应用，帮助理解多维数据的聚类特点。

该算法简单高效，适合初步学习模式识别和机器学习的实践者。通过调整K值、优化距离计算方式或结合其他预处理方法，可以进一步提升聚类效果，为后续更复杂的机器学习任务打下基础。