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K-means 是一种广泛使用的聚类算法旨在将数据集中的点分组为 K 个簇cluster使得每个簇内的点尽可能相似而不同簇的点尽可能不同。K-means 算法通过迭代的方式逐步优化簇的分配和簇的中心点位置以达到上述目标。
K-means 算法的基本步骤
选择簇的数量 K首先需要确定将数据分成多少个簇。这个值通常是基于数据集的先验知识或通过一些启发式方法如肘部法则来确定的。初始化簇中心随机选择 K 个数据点作为初始的簇中心。分配簇对于数据集中的每一个点计算它到 K 个簇中心的距离常用欧氏距离并将该点分配到距离它最近的簇中心所对应的簇中。更新簇中心对于每一个簇重新计算簇内所有点的均值或质心并将该均值作为新的簇中心。重复步骤 3 和 4不断重复分配簇和更新簇中心的步骤直到簇中心的变化非常小或达到预设的迭代次数这时可以认为算法已经收敛。
优点缺点
优点
简单直观算法易于理解和实现。收敛速度快在大多数情况下算法能够快速收敛。适用于大规模数据集可以处理大量的数据点。
缺点
需要预先指定 K 值K 值的选择直接影响聚类效果但选择最佳 K 值往往比较困难。对初始簇中心敏感不同的初始簇中心可能导致不同的聚类结果。可能陷入局部最优由于采用贪心策略算法可能只达到局部最优解而非全局最优解。不适合非球形簇K-means 假设簇是球形的对于非球形簇或大小差异很大的簇效果可能不佳。
