关于K-means clusters的代码

资 源 简 介

关于K-means clusters的代码

详 情 说 明

K-means是一种经典的无监督学习算法，主要用于将数据点划分为K个簇。其核心思想是通过迭代优化，使得同一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。

算法步骤通常包括：

初始化中心点：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 分配数据点到簇：计算每个数据点与各中心的距离，将其分配到最近的簇。 更新中心点：重新计算每个簇的均值，作为新的中心点。 迭代优化：重复上述步骤，直到中心点不再显著变化或达到最大迭代次数。

K-means适用于数值型数据，但需注意初始中心点的选择可能影响最终结果。常用的改进方法包括K-means++初始化，以减少对随机性的依赖。

在实际应用中，K-means可用于客户分群、图像压缩等场景，但需结合肘部法则或轮廓系数确定最佳K值。