机器学习之K-means聚类算法

目录

前言

1、算法原理

2、算法特点

3、应用领域

一、算法概述

1、定义和应用范围

2、使用场景和分类

二、API

三、K-means算法实现流程

四、聚类算法评估方法

1、误差平方和(SSE)

2、肘方法

3、SC轮廓系数法

4、CH轮廓系数法

五、总结

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前言

        K-means 算法是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类领域。该算法的目标是将 n 个观测值划分为 K 个聚类，使得每个观测值都属于离其最近的均值（即聚类中心或质心）所对应的聚类，并且每个聚类内部的数据点尽可能相似，而不同聚类之间的数据点则尽可能不同。

1、算法原理

K-means 算法的原理基于距离的度量。它首先随机选择 K 个数据点作为初始的聚类中心，然后根据每个数据点与这些聚类中心的距离，将数据点划分到最近的聚类中心所对应的聚类中。接着，算法会重新计算每个聚类的均值，并将新的均值作为新的聚类中心。这个过程会不断迭代进行，直到满足某个停止条件，如聚类中心的变化小于某个阈值或达到预设的最大迭代次数。

2、算法特点

K-means 算法具有以下几个特点：

1. 简单高效：算法原理简单，实现容易，并且处理速度快，适合处理大规模数据集。
2. 可解释性强：聚类结果直观易懂，每个聚类都有一个明确的聚类中心，方便后续分析和应用。
3. 对初始质心敏感：不同的初始质心选择可能导致不同的聚类结果，因此在实际应用中需要注意初始质心的选择。
4. 需要预先指定聚类数量 K：在实际应用中，通常需要根据数据的特性和需求来确定合适的 K 值。
5. 可能陷入局部最优解：由于算法采用迭代优化的方式，可能只能找到局部最优解，而无法达到全局最优。

3、应用领域

K-means 算法在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

1. 市场细分：根据客户的购买行为、偏好等特征将客户划分为不同的群体，以便进行更有效的市场营销策略。
2. 图像分割：将图像划分为多个区域，每个区域具有相似的颜色、纹理等特征，以便进行后续的图像处理和分析。
3. 文本聚类：将相似的文本文档聚集在一起，以便进行主题建模、情感分析等任务。
4. 异常检测：通过聚类将数据分为正常和异常两类，从而识别出异常数据点。

 

 

一、算法概述

1、定义和应用范围

2、使用场景和分类

 

 

二、API

 

 

三、K-means算法实现流程

 

 

四、聚类算法评估方法

1、误差平方和(SSE)

2、肘方法

3、SC轮廓系数法

4、CH轮廓系数法

 

 

五、总结

        K-means 算法作为一种简单而有效的聚类算法，在数据分析和挖掘领域发挥着重要作用。通过不断的研究和改进，K-means 算法及其变种和扩展算法将继续在更多领域发挥更大的作用。