KMeans聚类 (KMeans clustering)With the given cluster number

资 源 简 介

KMeans聚类 (KMeans clustering)With the given cluster number

详 情 说 明

KMeans聚类是一种经典的无监督学习算法，其核心思想是通过迭代将数据点划分为K个簇。算法效果高度依赖初始中心点的选择，随机初始化可能导致局部最优解。

为解决这个问题，常见策略是多次运行KMeans算法（通常10-100次），每次使用不同的随机初始中心点，最终选择簇内方差（inertia）最小的结果作为最优解。这种方法的优势在于：

降低随机性影响：通过重复实验抵消单次初始化的偶然性 量化评估标准：使用簇内平方和（SSE）作为客观比较指标 可并行化：各次独立运行可分配到不同计算单元加速

需要注意的是，虽然该方法能提升结果稳定性，但计算成本会随运行次数线性增长。实际应用中需权衡精度需求和资源消耗，对超参数K（簇数量）的选择通常结合肘部法则或轮廓系数等评估方法。