k-means算法 自定义数据样本和类中心

资 源 简 介

k-means算法 自定义数据样本和类中心

详 情 说 明

k-means算法是一种经典的聚类分析方法，通过迭代计算将数据样本分配到最近的类中心，并更新类中心位置直至收敛。相较于标准实现，自定义数据样本和类中心的功能为算法研究提供了更高灵活性。

自定义数据样本允许使用者导入特定分布或业务场景的真实数据集，比如非均匀分布的二维坐标点。而自定义类中心功能则可手动指定初始聚类中心位置，这对于研究初始值敏感性问题特别有用。通过调整初始类中心的位置分布，能直观观察到不同初始化对最终聚类结果的影响。

在实现过程中，每个迭代周期包含两个关键步骤：首先计算所有样本点到当前类中心的欧氏距离，执行簇分配；然后重新计算各簇的均值作为新类中心。当类中心移动距离小于阈值或达到最大迭代次数时终止算法。

可视化呈现是理解k-means工作原理的重要辅助。典型的输出图示会包含：原始数据点的散点分布、迭代过程中类中心的移动轨迹、不同簇的最终划分区域（通常用颜色区分）。这种动态演示能清晰展现样本点的归属变化和算法收敛过程。

调试阶段需要特别关注边界情况，例如空簇的处理、振荡问题的避免等。通过固定随机种子或设置合理的类中心初始化策略，可以增强结果的可复现性。自定义实现的价值在于能深入控制算法细节，为后续扩展（如距离度量改造、簇数自适应等）奠定基础。