K均值聚类

资 源 简 介

K均值聚类

详 情 说 明

K均值聚类是一种经典的矢量量化方法，最初源于信号处理领域，现已成为数据挖掘和聚类分析中最常用的技术之一。该算法的核心目标是将n个观测值划分为k个簇，使得每个观测点都属于离它最近的均值（即聚类中心）所代表的簇。

算法的工作原理是通过迭代优化来划分数据空间，最终形成Voronoi单元（即每个簇对应的区域边界）。其中最著名的实现方式是劳埃德算法，这种启发式方法具有实现简单、计算效率高的特点，特别适合处理大规模数据集。

K均值聚类在多个领域都有成功应用案例： 商业领域的市场细分 计算机视觉中的图像分割 地质统计学中的空间数据分析 天文学中的星体分类 农业中的作物特征分析

此外，K均值聚类还常被用作其他算法的预处理步骤，比如为更复杂的聚类方法提供初始配置。算法通过不断更新聚类中心的位置，最终使得各个簇内部的平方误差和达到最小，从而实现数据的有效分区。