经典的K均值聚类

资 源 简 介

经典的K均值聚类

详 情 说 明

K均值聚类是一种经典的无监督学习算法，旨在将数据划分为K个不同的簇。其核心思想是通过迭代优化来最小化数据点与其所属簇中心之间的平方距离总和。

算法流程通常包含以下几个关键步骤：首先随机初始化K个聚类中心点，然后交替执行两个阶段：1)将每个数据点分配到距离最近的簇中心 2)重新计算每个簇的中心点作为该簇所有数据点的均值。这个过程会持续迭代，直到簇分配不再变化或达到最大迭代次数。

在实现过程中，通常会使用三维高斯分布生成模拟数据来验证算法效果。高斯分布能产生天然的簇状结构，非常适合用于聚类算法的测试。对于三类数据的聚类，我们可以设置三个不同的高斯分布参数（均值和协方差矩阵）来生成具有明显分离的数据点。

K均值算法有几个重要特点：对初始中心点敏感、需要预先指定K值、对异常值敏感。在实际应用中，经常需要配合肘部法则或轮廓系数等方法来选择最优的K值。虽然算法简单高效，但当数据分布非球形或大小差异较大时，效果可能不理想。