prepare K

资 源 简 介

prepare K

详 情 说 明

K-均值聚类是一种经典的无监督学习算法，主要用于将未标记的数据自动分组。其核心思想是通过迭代寻找数据点的最佳分组方案，使得每个组内的数据点尽可能相似，而不同组之间的数据点尽可能不同。

算法流程主要分为四个关键步骤： 初始化阶段：随机选择K个数据点作为初始质心位置（这里K=2） 分配阶段：计算每个数据点到各个质心的距离，将其分配到最近的质心对应的簇 更新阶段：重新计算每个簇的质心（取簇内所有点的均值） 迭代阶段：重复分配和更新步骤，直到质心位置不再发生显著变化

在处理给定数据集时，需要注意几个重要细节： 距离度量通常采用欧几里得距离 初始质心的选择会影响最终结果，可能需要多次随机初始化 算法对异常值较为敏感 需要预先确定K值（本例中明确指定K=2）

K=2意味着我们需要将数据分成两个明显的组别，这在很多基础场景中是合理的默认选择，比如区分高/低价值客户、识别产品的高/低使用群体等。算法会自然地找到数据中存在的两个主要分布模式。