数据聚类算法的一种K-means算法

资 源 简 介

数据聚类算法的一种K-means算法

详 情 说 明

K-means算法是一种经典的无监督学习聚类方法，常用于将数据集划分为K个不同的类别。该算法通过迭代优化来最小化数据点与其所属簇中心之间的平方距离，最终实现数据的自动分组。

在模糊推理系统中的应用主要体现在两个方面：首先是输入空间的划分，K-means可以根据数据分布特性自动确定合适的划分区域；其次是规则数的确定，聚类结果中的簇数量可以直接作为模糊规则的数量参考。

算法执行过程大致分为四个步骤：随机初始化K个中心点，将每个数据点分配到最近的中心点，重新计算各簇的中心点位置，以及重复前两步直到中心点不再移动或达到最大迭代次数。这种简单高效的特性使其成为数据预处理和模式识别中的常用工具。

值得注意的是，K-means算法对初始中心点的选择较为敏感，且需要预先指定K值，这在实际应用中可能需要结合肘部法则等方法来优化参数选择。