kmeans函数

资 源 简 介

kmeans函数

详 情 说 明

k-means算法是一种经典的无监督学习聚类方法，它通过迭代计算将数据点划分到k个簇中。该算法的核心思想是通过最小化簇内数据点与簇中心点的距离平方和来实现数据分类。

算法工作流程分为四个关键步骤：首先随机选择k个初始中心点作为簇的质心；然后将每个数据点分配到距离最近的质心所属簇；接着重新计算每个簇的均值作为新的质心；最后重复分配和更新步骤直到质心不再显著变化或达到最大迭代次数。

k-means算法的优势在于实现简单、计算效率高，适合处理大规模数据集。但它对初始质心的选择较为敏感，可能收敛到局部最优解。常见的改进方法包括k-means++初始化、多次随机初始化和设置合理的k值等。该算法广泛应用于客户细分、图像压缩、异常检测等领域。