模式识别的聚类方法

资 源 简 介

模式识别的聚类方法

详 情 说 明

在模式识别领域中，聚类是一种重要的无监督学习方法，它能够将数据集中的样本按照相似性划分为若干个类别。C均值算法（又称K均值算法）是最经典且广泛使用的聚类算法之一。

算法核心思想是通过迭代优化来寻找数据的最佳划分。首先随机选择C个初始聚类中心，然后将每个样本点分配到距离最近的聚类中心所在的类中。接着重新计算每个类的均值作为新的聚类中心，反复进行这个过程直到聚类中心不再发生显著变化或达到预定迭代次数。

该算法的优势在于实现简单、计算效率高，特别适合处理大规模数据集。但它也存在一些局限性，比如需要预先指定聚类数量C，对初始中心点选择敏感，且假设每个簇呈现球形分布。

实际应用中常配合轮廓系数等评估指标来确定最优聚类数，或通过多次运行取最优结果来克服初始值敏感问题。改进版本如K-means++通过优化初始中心选择提高了算法稳定性。