聚类概念，与分类的不同点； 聚类方法--k 均值法，走 k-均值算法（一趟）

聚类和分类是两种常见的数据挖掘技术，它们的主要目标都是将数据分组，但应用场景和方法有所不同。

**聚类**（Clustering）：
- 聚类是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象自动分成不同的组（或簇），每个组内的对象相似度高，而不同组之间的对象差异大。聚类的目标不是预先定义好的类别，而是发现数据本身的结构和模式。
- 不存在固定的标签或先验知识，聚类结果依赖于数据的内在结构，可能有多种可能的划分方式。

**分类**（Classification）：
- 分类是监督学习的一种，已知类别的情况下，通过训练数据学习规则，以便对未知数据进行预测，每个样本有明确的预设类别。
- 目标是找到一个决策边界，使得新样本可以根据这个边界被准确地归类到已知的类别中。

**k-means** 是一种常用的聚类方法：
- **k-均值法** 是基于质心（centroid）的算法，假设数据集中存在k个集群，它的核心思想是将数据点分配到最近的质心所在的簇，然后更新每个簇的质心，直到收敛（质心不再改变或达到最大迭代次数）。
- **一趟**（也称为一次迭代）通常包括以下步骤：计算每个数据点到质心的距离，将其归类到最近的簇；重新计算每个簇的质心（平均值）。

相关问题

机器学习西瓜书第九章聚类------k均值算法

k均值算法是一种常用的聚类算法，它的主要思想是将数据集划分为k个簇，每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。该算法的步骤如下：
1. 随机选择k个点作为初始的簇中心。
2. 对于每个数据点，计算其与k个簇中心的距离，将其归到距离最近的簇中心所在的簇中。
3. 对于每个簇，重新计算其簇中所有数据点的均值，将其作为新的簇中心。
4. 重复步骤2和3，直到簇中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

k均值算法的优点是简单易懂，容易实现，适用于大规模数据的聚类。但是该算法也有一些缺点，例如对于不同密度和形状的簇，其聚类效果可能不佳。

k均值聚类算法k-means

k均值聚类算法（k-means clustering）是一种常见的聚类算法，它可以将一组数据分成k个不同的类别，使得同一个类别中的数据相似度较高，不同类别之间的相似度较低。该算法以欧氏距离作为相似度的度量标准，通过不断迭代来找到最优的聚类结果。在算法执行过程中，首先随机选择k个数据点作为初始聚类中心，然后将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的类别中，再重新计算每个类别的聚类中心，不断迭代直到满足停止条件。