K-means 聚类算法原理

K-means聚类算法是一种常用的无监督机器学习方法，它的基本目标是将一组数据分成K个相互独立且尽可能分散的子集，也称为簇。下面是K-means算法的主要步骤：

1. **选择K值**：首先确定想要发现的簇的数量K，这是算法的超参数。

2. **初始化中心点**：随机选择K个数据点作为初始的聚类中心（也称质心）。

3. **分配数据点**：每个数据点根据其特征向量到最近的聚类中心的距离被分配到相应的簇中。

4. **更新中心点**：对于每个簇，重新计算所有属于该簇的数据点的平均值，将其作为新的聚类中心。

5. **迭代过程**：重复步骤3和4，直到聚类中心不再改变，或者达到预设的最大迭代次数。

6. **最终结果**：最后得到K个聚类，每个数据点属于其中的一个。

相关问题

K-means聚类算法原理

K-means是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的类别。它的原理如下：

1. 随机初始化K个聚类中心点，每个聚类中心点表示一个类别。

2. 对于每个数据点，计算它与K个聚类中心点的距离，将它归为距离最近的聚类中心点所代表的类别。

3. 对于每个类别，重新计算它的聚类中心点，即将该类别中所有数据点的坐标取平均值得到新的聚类中心点。

4. 重复步骤2和3，直到数据点的类别不再发生变化或达到预定的迭代次数。

5. 最终得到K个聚类，每个聚类包含一些数据点，该算法的目标是最小化所有数据点到它所属类别的聚类中心点的距离的平方和，也就是最小化误差平方和（SSE）。

K-means的优点是简单易懂、计算速度快，但它也有一些缺点，例如需要提前确定聚类的数量K、对初始聚类中心点的选择敏感等。

k-means聚类算法原理

k-means 聚类算法的原理是将一组数据分成 k 个簇，每个簇内的数据点与该簇的中心点（质心）的距离最小，簇与簇之间的距离尽可能大。算法包括以下步骤：
1. 选择 k 个初始质心点
2. 分别计算每个数据点到 k 个质心点的距离，并将其归为距离最近的质心的簇
3. 对于每个簇，重新计算该簇的质心
4. 重复步骤 2 和 3，直到质心的位置不再改变或迭代次数达到预定值。

该算法可用于数据挖掘、图像分割、自然语言处理等领域。