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机器学习中的 K-均值聚类算法是什么，及其优缺点_k均值聚类能解决什么问题

作者：在线问答5 | 2024-08-10 12:00:57

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k均值聚类能解决什么问题

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成K个簇。该算法以初始的K个聚类中心为基础，迭代地将数据点分配到最近的簇中，并更新簇中心，直到簇不再变化或达到预设的迭代次数。

K-均值聚类算法的优点包括：

1. 算法简单易懂，易于实现和使用。

2. 适用于大规模数据集的聚类问题。

3. 可以处理多维数据，并且簇的形状可以是任意的。

4. 聚类效果比较好，实用性强。

K-均值聚类算法的缺点包括：

1. 对于噪声和异常值比较敏感，簇的数量需要事先确定。

2. 由于需要事先指定簇的数量K，因此需要对数据集有一定的了解，否则可能会得到不好的聚类结果。

3. 对于不同形状和密度的簇，聚类效果可能不佳。

总之，K-均值聚类算法是一种简单而常用的聚类算法，适用于大规模数据的聚类，但需要注意对初始簇中心的选择和簇的数量的确定。如果数据集的簇形状和密度差异较大，则效果可能不佳，此时可以考虑使用其他聚类算法。

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