K均值聚类算法，根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中

资 源 简 介

K均值聚类算法，根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中

详 情 说 明

K均值聚类是机器学习领域中经典的无监督学习算法，主要用于将数据点划分为K个不同的类别。其核心思想是通过迭代优化的方式，使得同一聚类内的数据点尽可能相似，而不同聚类之间的数据点尽可能不同。

算法流程 初始化中心点：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 分配数据点：计算每个数据点到所有聚类中心的距离（如欧氏距离），并将其分配至最近的中心所代表的聚类。 更新中心点：重新计算每个聚类的平均值（即新的中心点）。 迭代优化：重复分配和更新步骤，直到聚类中心不再发生显著变化，或达到最大迭代次数。

特点与优化 高效且易于实现：适用于大规模数据集，计算复杂度较低。 依赖初始中心点：初始中心点的选择可能影响最终结果，可采用K-means++等方法优化初始化过程。 适用于球形分布数据：对非凸或大小差异较大的聚类效果不佳，此时可考虑谱聚类或DBSCAN等替代方案。

K均值聚类广泛应用于图像分割、市场分析、异常检测等场景，是数据分析的基础工具之一。