划分的聚类分析算法k-means

资 源 简 介

划分的聚类分析算法k-means

详 情 说 明

k-means是一种经典的无监督学习算法，用于将数据集划分为k个不同的簇。其核心思想是通过迭代优化，使每个数据点归属于距离最近的簇中心，同时最小化簇内平方误差。

算法流程包含以下关键步骤：首先随机初始化k个中心点，然后交替执行分配步骤（将数据点划分到最近中心对应的簇）和更新步骤（重新计算每个簇的均值作为新中心），直到中心点变化小于阈值或达到最大迭代次数。

该算法优势在于原理简单、计算高效，适合处理大规模数据集。但需注意其对初始中心点敏感、需要预先指定k值，且对非凸形状簇的识别效果有限。典型的改进方案包括k-means++优化初始化，或结合轮廓系数确定最佳k值。实际广泛应用于客户分群、图像压缩等领域。