简述K-means算法原理与过程

K-means 是一种常用的聚类算法，它的目的是将一组数据划分为 K 个簇，使得簇内的数据点相似度较高，而簇间的数据点相似度较低。K-means 算法的基本过程如下：

1. 随机选择 K 个点作为初始的聚类中心；
2. 对于剩下的每个点，计算它与 K 个聚类中心的距离，将它分配到距离最近的簇中；
3. 对于每个簇，重新计算其中所有点的平均值，将这个平均值作为新的聚类中心；
4. 重复步骤 2 和步骤 3，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

K-means 的优点是简单易实现，并且在处理大量数据时速度较快。但是它也有一些缺点，比如需要预设簇的数量 K，对于不同的数据集可能会得到不同的结果，并且对于非凸形状的簇难以处理。

相关问题

请简述K-means算法原理与过程

K-means算法是一种无监督学习算法，用于将一组未标记的数据样本划分为k个不同的组或簇。其原理和过程如下：

1. 随机选择k个数据样本作为初始的聚类中心。
2. 对于每个数据样本，计算其与各个聚类中心的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心所属的簇中。
3. 对于每个簇，重新计算其中所有数据样本的平均值，并将其作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

K-means算法的优点是简单易懂，计算效率高。但是，它的聚类结果容易受到初始聚类中心的影响，且对于密集度差异较大的数据集可能会产生较差的聚类效果。

23. 请简述K-means算法原理与过程

K-means算法是一种常用的聚类算法，用于将数据集分成K个不同的类别，每个类别由其内部数据的均值表示。

算法过程如下：
1. 随机选择K个数据点作为初始的K个簇中心点。
2. 对于每个数据点，计算其与每个簇中心点的距离，将其分配到最近的簇中心点所在的簇中。
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点。
4. 重复步骤2和步骤3，直到簇中心点不再发生变化或达到最大迭代次数。

K-means算法的原理是通过最小化簇内点与簇中心点之间的距离来得到最佳的簇划分，使得同一簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。该算法适用于数据集较大、分布比较明显的情况下，但需要指定簇的数量K。