Kmeans 数据聚类算法

资 源 简 介

Kmeans 数据聚类算法

详 情 说 明

Kmeans是一种经典的无监督学习算法，用于将数据自动分组到不同的簇中。该算法通过迭代优化的方式，寻找数据中的自然分组模式。

Kmeans算法的核心思想是通过不断调整簇中心和重新分配数据点来完成聚类。算法开始时随机选择K个中心点（在您提到的案例中K=3），然后通过以下步骤循环执行： 将每个数据点分配给距离最近的中心点 重新计算每个簇的中心点位置（取簇内所有点的平均值） 重复上述过程直到中心点不再显著变化或达到最大迭代次数

您提到正在将该算法扩展到处理多维数组，这是一个很有价值的扩展方向。多维数据的聚类需要考虑： 高维空间中距离度量的选择 维度灾难带来的计算复杂度 数据预处理和特征缩放的重要性

Kmeans算法简单高效，但也有一些局限性，如需要预先指定簇数量、对初始中心点敏感、可能收敛到局部最优解等。在实际应用中常配合肘部法则或轮廓系数等方法来确定最佳K值。