K-means algorithm

K-means算法是一种无监督学习的聚类算法，通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别，使得同类别样本之间的相似度高，不同类别样本之间的样本相似度低。

K-means算法的步骤如下：
1. 初始化：随机选择k个点作为初始质心。
2. 对每个数据点，计算其与各个质心之间的距离，并将其划分到距离最近的质心所在的类别中。
3. 更新质心：对于每个类别，计算其中所有数据点的均值，并将该均值作为新的质心。
4. 重复步骤2和3，直到质心不再变化或达到预定的迭代次数。

相关问题

The k-means algorithm is sensitive to the initial centroids翻译解释

K-Means算法对初始聚类中心点非常敏感。由于该算法是基于迭代优化的方法，所以初始聚类中心点的选择将直接影响最终的聚类结果。如果初始聚类中心点的选择不合理或者不够随机，那么可能会导致算法陷入局部最优解，从而得到不太理想的聚类结果。因此，在使用K-Means算法进行聚类分析时，需要对初始聚类中心点进行谨慎的选择和调整，以获得更好的聚类结果。一种常见的方法是多次运行K-Means算法，每次使用不同的初始聚类中心点，最终选择最优的聚类结果。

The k-means algorithm is sensitive to outliers! • Since an object with an extremely large value may substantially distort the distribution of the data • K-Medoids: Instead of taking the mean value of the object in a cluster as a reference point, medoids can be used, which is the most centrally located object in a cluster翻译并解释

k-means算法对异常值非常敏感。因为一个具有极端大值的对象可能会极大地扭曲数据的分布。比如，当数据集中有一个极端大的值时，会导致聚类中心点偏离正常的数据点，从而影响聚类结果。

而k-medoids算法则可以解决这个问题。它不同于k-means算法，不是使用聚类中的对象的平均值作为聚类的中心点，而是使用聚类中心最为中心的对象作为聚类的中心点，这个中心对象称为medoids。medoids是聚类中最能代表这个聚类的对象，他可以有效避免数据中的异常值对聚类结果的影响。

因此，在处理有异常值的数据集时，k-medoids算法比k-means算法更加稳健和可靠。