K-Medios聚类算法

K-Medios聚类算法是一种基于划分的聚类算法，也称为K-Means算法。它的主要思想是将数据集划分为K个不同的簇，使得同一簇内的数据点之间的距离尽可能小，而不同簇之间的距离尽可能大。

算法步骤：

1. 随机选择K个初始聚类中心点。

2. 对于每个数据点，计算其与K个聚类中心点的距离，并将其分配到距离最近的簇中。

3. 对于每个簇，重新计算其聚类中心点。

4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心点不再改变或达到预设的迭代次数。

优点：

1. 算法简单、易于实现。

2. 可以处理大规模数据集。

3. 可以得到较好的聚类效果。

缺点：

1. 需要事先指定簇的个数K，对结果影响较大。

2. 对初始聚类中心点的选择敏感，可能会导致陷入局部最优解。

3. 对于非凸形状的簇，效果较差。

应用场景：

1. 图像分割

2. 文本聚类

3. 生物学数据分析

4. 金融数据分析

5. 市场细分分析等。