k均值算法

资 源 简 介

k均值算法

详 情 说 明

k均值算法是一种经典的无监督机器学习算法，主要用于数据聚类分析。该算法通过迭代计算将数据点划分为K个不同的簇，使得每个数据点都属于距离最近的簇中心所在的簇。

算法的工作原理主要分为三个关键步骤：初始化阶段首先随机选择K个点作为初始的聚类中心；分配阶段将每个数据点分配到最近的聚类中心；更新阶段则重新计算每个簇的中心点。这个过程会不断迭代，直到聚类中心不再发生显著变化或达到预设的迭代次数。

k均值算法的一个显著特点是需要预先指定k值，即要形成的簇数。选择合适的k值对结果影响很大，常用的确定方法包括肘部法则和轮廓系数分析。算法对异常值比较敏感，且要求数据特征最好经过标准化处理。

在实际应用中，k均值算法常用于市场细分、文档分类、图像分割等领域。虽然算法简单高效，但存在对初始值敏感、可能陷入局部最优等局限性，因此常采用多次随机初始化来获得更稳定的结果。