机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种广泛使用的无监督学习算法,它可以将一组数据分成 K 个簇,每个簇包含最接近的 K 个数据点。其基本思想是找到 K 个中心点,并将数据点分配到这些中心点附近的簇中。以下是 K-均值聚类算法的步骤:

  1. 初始化 K 个中心点,可以随机选择或者使用其他方法。

  2. 对于每个数据点,计算到各个中心点的距离,并将其分配给距离最近的中心点所在的簇。

  3. 更新每个簇的中心点,将其设置为该簇中所有数据点的平均值。

  4. 重复步骤2和3,直到簇不再改变为止。

优点:

  1. K-均值聚类算法易于理解和实现。
  2. 该算法计算速度相对较快,适用于大数据集。
  3. 它可以有效地处理高维数据。

缺点:

  1. K-均值聚类算法对于初始中心点的选择非常敏感,如果初始值选择不好,可能会陷入局部最优。
  2. 该算法需要事先确定簇的数量 K,这在实际问题中往往是不知道的。
  3. K-均值聚类算法对噪声和异常值比较敏感,其结果可能会被这些点影响。

总之,K-均值聚类算法是一种简单但有效的聚类算法,可以在许多实际问题中使用。然而,该算法仍然有其局限性和缺陷,需要根据具体情况进行选择和调整。

相关推荐
华新嘉华DTC创新营销11 小时前
华新嘉华:AI搜索优化重塑本地生活行业:智能推荐正取代“关键词匹配”
人工智能·百度·生活
SmartBrain13 小时前
DeerFlow 实践:华为IPD流程的评审智能体设计
人工智能·语言模型·架构
l1t13 小时前
利用DeepSeek实现服务器客户端模式的DuckDB原型
服务器·c语言·数据库·人工智能·postgresql·协议·duckdb
寒月霜华15 小时前
机器学习-数据标注
人工智能·机器学习
九章云极AladdinEdu15 小时前
超参数自动化调优指南:Optuna vs. Ray Tune 对比评测
运维·人工智能·深度学习·ai·自动化·gpu算力
人工智能训练师16 小时前
Ubuntu22.04如何安装新版本的Node.js和npm
linux·运维·前端·人工智能·ubuntu·npm·node.js
cxr82818 小时前
SPARC方法论在Claude Code基于规则驱动开发中的应用
人工智能·驱动开发·claude·智能体
研梦非凡18 小时前
ICCV 2025|从粗到细:用于高效3D高斯溅射的可学习离散小波变换
人工智能·深度学习·学习·3d
幂简集成19 小时前
Realtime API 语音代理端到端接入全流程教程(含 Demo,延迟 280ms)
人工智能·个人开发
龙腾-虎跃19 小时前
FreeSWITCH FunASR语音识别模块
人工智能·语音识别·xcode