data mining algorithms, K

资 源 简 介

data mining algorithms, K

详 情 说 明

K-means算法是最经典的聚类分析算法之一，属于无监督学习的范畴。该算法通过迭代过程将数据点划分为K个簇，每个簇由其质心(centroid)代表。算法的核心思想是通过最小化数据点与所属簇质心之间的距离平方和来实现最优聚类效果。

K-means算法的典型实现步骤包括：首先随机选择K个初始质心，然后将每个数据点分配到距离最近的质心所在的簇，接着重新计算每个簇的质心作为新的中心点，最后迭代这个过程直至质心位置不再变化或达到最大迭代次数。

该算法在数据挖掘领域应用广泛，特别适合处理大量数据的聚类任务。但需要注意几个关键点：K值的选择对结果影响很大，通常需要结合领域知识或使用肘部法则(Elbow Method)确定；算法对初始质心的选择敏感，可能导致局部最优解；且更适合处理球形分布的数据。

在性能优化方面，可以通过K-means++改进初始质心选择，或使用Mini-batch K-means处理大规模数据集，这些变种算法都能有效提升原始K-means的表现。