聚类分析（K

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聚类分析（K

详 情 说 明

聚类分析（K-Means）是一种经典的机器学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。这种无监督学习方法通过迭代优化来找到数据点的最佳分组方式。

算法核心思想可分为三个关键步骤：首先随机选择K个初始中心点，然后计算每个数据点到这些中心点的距离并将其分配到最近的簇中。接下来重新计算每个簇的中心点作为新的质心。这个过程不断重复，直到簇的分配不再变化或达到最大迭代次数。

在实际应用中需要注意几个要点：K值的选择通常采用肘部法则或轮廓系数等方法评估。数据预处理阶段建议进行标准化处理以避免量纲差异带来的影响。初始质心的随机选择可能导致结果不稳定，可以采用K-Means++算法改进初始化过程。

算法实现后通常需要可视化展示结果。二维数据可直接绘制散点图并用不同颜色区分簇，三维数据可借助立体坐标系。对于更高维数据，可以先进行降维处理再展示。评估指标如轮廓系数和SSE（误差平方和）可以帮助量化聚类质量。

K-Means算法广泛应用于客户细分、文档分类、图像分割等领域。尽管算法简单高效，但对异常值敏感且需要预先指定K值，这些都是实际应用中需要考虑的因素。