个人对kmeans算法理解

K-means是一种无监督的聚类算法，目的是将相似的数据点划分到同一个簇中，并且不同簇之间的数据点差异比较大。其基本思路是：首先随机选取k个点作为簇的中心，然后将所有的数据点分配到与其距离最近的簇中，接着重新计算每个簇的中心，重复以上步骤，直到簇的中心不再变化或者达到预设的迭代次数。最终得到的k个簇就是我们要求解的聚类结果。

在K-means算法中，距离度量一般采用欧式距离或者余弦相似度等常用的距离度量方式。另外，为了避免初始中心点的选择对结果产生影响，一般会多次随机选择中心点进行聚类，最后取其中最优的结果作为最终的聚类结果。

K-means算法的优点是计算简单、易于实现、可扩展性好，缺点是需要手动指定簇的数量k，而且对初始中心点的选择比较敏感，容易陷入局部最优解。另外，K-means算法对数据的分布假设是“球形分布”，如果数据分布较为复杂，则聚类效果可能不尽如人意。