介绍一下K-means聚类算法基本原理
时间: 2023-11-01 14:40:11 浏览: 98
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,其基本原理是将n个数据点分成k个簇,使得簇内的数据点相似度较高,而不同簇之间的相似度较低。其具体步骤如下:
1. 随机选择k个数据点作为初始簇心;
2. 计算每个数据点与k个簇心的距离,并将其划分到距离最近的簇中;
3. 重新计算每个簇的中心点;
4. 重复步骤2和3,直到簇内的数据点不再发生变化或达到最大迭代次数。
K-means聚类算法的核心是簇内距离最小化和簇间距离最大化,因此可以使用平均欧氏距离或余弦相似度等指标来衡量数据点的相似度。K-means聚类算法的优点是简单易实现,适用于大规模数据集,但其结果受到初始簇心的选择和迭代次数的影响,可能会陷入局部最优解。
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