kmeans聚类算法知识点

K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，可以将相似的数据点分组成簇。其基本思想是将n个样本分成k个簇，使得簇内的样本相似度较高，簇间的相似度较低。算法流程如下：

1. 随机选择k个样本作为初始质心。
2. 对于每个样本，计算其与k个质心的距离，并将其分配到距离最近的簇中。
3. 更新每个簇的质心，即将该簇内所有样本的平均值作为新的质心。
4. 重复步骤2-3直到收敛或达到最大迭代次数。

K-means聚类算法的优点是简单易实现，速度较快，适用于大规模数据集。但其也存在一些缺点，如对于数据集初始化敏感、需要指定簇数、对噪声数据和离群点较敏感等。