讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

作者：正经夜光杯 | 2024-07-17 06:13:19

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K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，主要用于将数据样本划分为K个不同的类别。以下是对K-均值聚类算法及其优缺点的详细解释：

算法过程：
- 随机初始化K个聚类中心。
- 重复以下步骤直到收敛：
  - 计算每个样本点与各个聚类中心的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心的类别。
  - 根据分配的样本重新计算每个类别的聚类中心。
优点：
- 算法简单，易于实现和理解。
- 可用于大规模数据集的聚类。
- 对于有明显分离的类别，聚类结果较好。
缺点：
- 需要预先指定聚类的个数K，而K的选择不易确定。
- 对于非球形状的聚类，结果可能不佳。
- 对初始聚类中心的随机选择敏感，可能会导致结果陷入局部最优解。
- 效果依赖于数据的初始分布，对异常值敏感。
- 对于数据分布较密集的情况，计算复杂度较高。

总结起来，K-均值聚类算法是一种常用而简单的聚类算法，适用于大规模数据集，对于明显分离的类别效果较好。然而，算法需要预先指定聚类的个数K，对初始聚类中心的选择敏感，并且对于非球形状的聚类效果不佳。

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