K均值聚类

资 源 简 介

K均值聚类

详 情 说 明

K均值聚类是机器学习领域中一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组和模式识别任务。该算法通过迭代计算将数据集划分为K个互不重叠的簇，使得每个数据点都属于离它最近的簇中心所在的簇。

与K近邻分类器不同，K均值聚类是一种真正的聚类算法而非分类器，尽管它们名称中都包含"K"这个字母。K近邻是有监督学习算法，需要带标签的训练数据；而K均值是无监督的，仅根据数据本身的分布特性进行分组。

算法的核心思想是通过不断优化簇内距离来实现数据分组。具体来说，它会： 随机初始化K个聚类中心(质心) 将每个数据点分配到最近的质心形成K个簇 重新计算每个簇的质心 重复上述步骤直到质心位置不再显著变化

在实际应用中，经过K均值聚类后得到的质心可以用于构建最近质心分类器(Rocchio算法)。这种分类器将新数据点分配到距离最近的质心所对应的簇中，实现了将聚类结果转化为分类器的功能，这在文本分类等领域特别有用。