Kmeans算法背景知识

Kmeans算法是一种常见的无监督学习聚类算法，它的目的是将一组数据分成多个类别，使得每个类别内部的数据点相似度较高，而不同类别之间的数据点相似度较低。Kmeans算法最早由 Stuart Lloyd 在 1957 年提出，但是直到 1965 年由 James MacQueen 和 Edward W. Forgy 独立发现并改进，才开始流行起来。

Kmeans算法的基本思想是：首先随机选择k个点作为初始聚类中心，然后根据每个数据点到这k个聚类中心的距离，将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的簇中。接着，重新计算每个簇的质心，并将质心作为新的聚类中心。重复执行上述步骤，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数为止。

Kmeans算法的优点是简单易懂、计算速度快、可扩展性好，适用于大型数据集的聚类分析。但是Kmeans算法也有一些缺点，例如对初始聚类中心的选择敏感、需要预先指定聚类数量、对异常值和噪声数据敏感等。