k-means聚类是什么

k-means聚类是一种常用的无监督机器学习算法，用于将数据集划分为K个簇（cluster）。其主要思想是将n个数据点分配到K个簇中，使得每个数据点属于离它最近的均值所代表的簇，也就是簇内距离（即簇内各数据点到其均值的距离之和）最小化。k-means聚类算法的步骤如下：

1. 随机选择K个数据点作为初始的簇中心（质心）。
2. 将每个数据点分配到最近的簇中心所代表的簇中。
3. 对每个簇，重新计算簇内所有点的均值，并将该均值作为新的簇中心。
4. 重复步骤2和步骤3，直到簇中心不再发生显著变化，或达到预设的迭代次数。

k-means聚类的关键在于初始簇中心的选择和簇数量K的确定。初始簇中心的选择会影响到算法最终的聚类结果，而K值的确定通常需要依赖于领域知识或使用诸如肘部法则、轮廓系数等方法来评估。