k-means聚类是否属于均值分类

k-means 聚类是一种无监督学习算法，主要用于数据分组或聚类。它将数据集分为 k 个群组（簇），每个群组的数据点都尽量接近于该组内的中心点，即聚类中心。这个算法的目标是使得同一组内数据之间的距离尽可能小，而不同组间的距离尽可能大。

在解释 k-means 是否属于“均值分类”之前，我们需要明确几个关键概念：

1. **均值**：均值通常是指一组数值的平均数，在统计学上经常用来描述数据分布的一个重要特征。

2. **分类**: 分类是机器学习中一种有监督的学习任务，其目的是根据已知类别标签对未知样本进行预测归属。在分类问题中，我们尝试建立一个模型，当给定新的输入时，能够准确地将其分配到正确的类别中。

3. **聚类**: 聚类是机器学习中另一种无监督学习任务，其目的是将数据集中的数据点自动归类到若干个自然形成的群体中，无需预先设定类别的信息。

现在回到 k-means 的角度来看：

- **k-means 和均值的关系**：在 k-means 算法中，每个聚类中心实际上就是所属簇数据点的均值（对于连续型特征而言）。这表明 k-means 可以利用数据的均值特性来进行聚类，但它并非简单的基于均值分类，而是通过迭代优化每个簇的中心位置以最小化整个聚类内的平方误差。

- **分类 vs 聚类**：虽然 k-means 使用了某种形式的“中心”，但这并不等同于有监督分类过程中的目标。在分类任务中，我们的目标是对未知数据进行准确的类别归属；而在 k-means 中，我们则是探索数据内在的结构并形成相似性的群组。因此，尽管 k-means 中会涉及到计算均值这一操作，但这仅用于形成和更新聚类中心，并非出于预测特定类别的目的。

总结起来，k-means 聚类虽然是基于计算数据点的均值（或者说重心）来进行划分，但它更侧重于发现数据的内部结构和聚类模式，而非进行类似于有监督分类那样的预测任务。因此，k-means 并不属于传统的“均值分类”，它是独立的一种聚类分析方法，适用于探索未标记数据的潜在结构。