"该资源主要介绍了K-means聚类算法,这是一种基于距离的无监督学习方法,用于将数据集划分为多个簇,其中类内相似度高,类间相似度低。K-means通过计算欧氏距离来衡量数据点之间的相似性,并利用质心作为簇的代表。"
在聚类分析中,K-means算法是一种广泛应用的方法,其基本思想是通过迭代寻找最佳的簇分配,使得每个簇内的数据点尽可能接近,而不同簇之间的数据点尽可能远离。聚类的目标是构建出紧凑且独立的类别。在这个过程中,相似度通常通过某种距离函数来衡量,比如欧氏距离,它是二维或更高维度空间中计算两点之间距离的常用方法。
K-means算法的工作流程包括以下几个步骤:
1. 初始化:随机选择K个数据点作为初始聚类中心(也常常使用K-means++策略来更好地初始化)。
2. 分配数据点:计算每个数据点与这K个中心的距离,将其分配给最近的中心所在的簇。
3. 更新中心:计算每个簇内所有数据点的均值,用这个均值作为新的聚类中心。
4. 重复以上步骤,直到聚类中心不再改变或者达到预设的迭代次数。
在实际应用中,例如个人客户分群,K-means可以用来将客户分为高消费和低消费、短期和长期两类,以实现组间的最大化差异和组内的最大化相似性。K-means算法的优缺点也很明显:
优点:
- 算法实现简单,易于理解和编程。
- 对大数据集的处理效率较高,因为它只需要计算每个数据点到聚类中心的距离。
- 当簇的形状为球形且大小相近时,K-means效果较好。
缺点:
- 需要预先设定簇的数量K,这在实际问题中可能难以确定。
- 对初始聚类中心敏感,不同的初始化可能导致不同的聚类结果。
- 不适用于非凸形状的簇或者大小差异悬殊的簇。
- 对异常值敏感,异常值可能会显著影响聚类结果。
- 聚类结果依赖于距离度量,对于非欧几里得空间的数据可能不适用。
为了改进K-means的这些问题,人们提出了许多变种,如DBSCAN(基于密度的聚类)、谱聚类等。在Python中,可以使用scikit-learn库的KMeans模块进行K-means聚类,同时Numpy库可以辅助进行矩阵运算,提高计算效率。