K均值聚类算法

资 源 简 介

K均值聚类算法

详 情 说 明

K均值聚类是一种经典的迭代型无监督学习算法，主要应用于数据挖掘和模式识别领域。该算法通过将相似的数据点自动分组，达到"物以类聚"的效果。

算法核心思想是先将数据空间划分为K个簇，通过不断重新计算质心和重新分配数据点，最终使得每个数据点到其所属簇中心的距离平方和最小。其工作流程可分为三个关键阶段：初始化阶段随机选择K个中心点，分配阶段将每个点归类到最近的中心点，更新阶段则重新计算每个簇的几何中心。

K均值的优势在于计算效率高，特别适合处理大规模数据集。但需要注意几个典型问题：需要预先指定K值、对初始中心点敏感、可能收敛到局部最优解。常见的改进方向包括K-means++初始化方法、使用轮廓系数确定最佳K值，或结合其他算法形成混合聚类方案。

在实际应用中，K均值算法被广泛用于客户细分、图像压缩、异常检测等场景。算法实现时需特别关注特征标准化处理，因为其对数据尺度非常敏感。