KMeans聚类 (KMeans clustering)With the given cluster number, find the best initial...

资 源 简 介

KMeans聚类 (KMeans clustering)With the given cluster number, find the best initial...

详 情 说 明

KMeans聚类是一种经典的机器学习算法，主要用于将数据点划分为指定数量的簇。其核心思想是通过迭代优化的方式，不断调整簇中心的位置，直到满足收敛条件为止。

算法执行的关键步骤首先是随机初始化K个簇中心点。由于初始状态对最终结果影响较大，常见优化方式是多次运行算法并选择最优结果。每次运行时，算法会经历两个主要阶段：分配阶段将每个数据点归类到最近的簇中心，更新阶段则重新计算每个簇的中心位置。

在实际应用中需要注意几个要点：初始簇中心的随机性可能导致不同结果，因此多次运行取最优解是推荐做法；K值的选择需要结合业务场景或通过肘部法则确定；算法对异常值较为敏感，预处理阶段的数据清洗很重要。

该算法因其简单高效的特点，被广泛应用于客户分群、图像分割、文本分类等领域。通过并行计算等优化手段，KMeans算法能够处理较大规模的数据集。