k-均值聚类算法

资 源 简 介

k-均值聚类算法

详 情 说 明

k-均值聚类算法是一种经典且高效的无监督学习技术，广泛应用于数据挖掘和模式识别领域。该算法的核心思想是将n个数据点划分到k个集群中，使得每个点都属于离它最近的均值点（即聚类中心）所代表的集群。

算法运行过程会形成Voronoi空间划分，这种几何特征使得每个聚类区域呈现出清晰的边界。虽然从理论上看k-均值问题属于NP难问题，但实际应用中通过启发式方法可以快速获得局部最优解。算法通过不断迭代优化两个关键步骤：首先计算当前各聚类的中心点，然后根据这些中心点重新分配数据点的所属聚类。

与其他聚类方法相比，k-均值具有明显特点：它假设所有聚类具有相似的空间范围，这种特性使得算法在处理球形分布数据时表现优异。值得注意的是，k-均值与高斯混合模型中的期望最大化算法存在相似之处，但后者能处理更复杂的聚类形状。

在实际应用中，k-均值算法因其简单高效而备受青睐，尤其适合处理大规模数据集。算法的收敛速度通常很快，这使得它在需要快速获得聚类结果的场景中成为首选方案。