用K-means算法对数据进行聚类分析 Kmeans

资 源 简 介

用K-means算法对数据进行聚类分析 Kmeans

详 情 说 明

K-means算法作为经典的聚类分析方法，其核心思想是通过迭代将数据点划分为K个簇，使得同一簇内的数据点相似度高而不同簇间的差异明显。该算法实现过程主要包含三个关键步骤：初始化中心点、分配数据点到最近簇、重新计算簇中心。

在实际应用中，选择合适的K值对聚类效果至关重要。常用方法是绘制J-K关系图（也称为肘部法则图），其中横轴表示K值，纵轴表示误差平方和（SSE）。当K值增大到某个临界点时，SSE下降幅度会突然变缓，这个转折点对应的K值往往是最佳选择。通过观察J-K关系图中明显的"肘部"拐点，可以避免因K值过大导致的过拟合问题。

数据可视化在聚类分析中扮演着重要角色，不仅能直观展示不同K值下的聚类效果，还能帮助验证聚类结果的合理性。当面对高维数据时，可以先通过降维技术处理后再进行可视化展示。