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无监督学习算法,用于将数据分成K个不同的类别。该算法将每个数据点都视为一个向量,并通过计算各数据点之间的距离来确定它们所属的类别。具体地说,该算法的流程如下:

  1. 选择K个随机的点作为初始聚类中心;
  2. 对每个数据点,计算其与K个聚类中心之间的距离,并将其分配到距离最近的聚类中心所代表的类别;
  3. 对于每个类别,重新计算其聚类中心;
  4. 重复步骤2和3,直到聚类中心不再改变或达到预设停止条件。

K-均值聚类算法的优缺点如下:

优点:

  1. 实现简单,并且计算速度快,适用于大规模数据集。
  2. 对于处理高纬数据集有很好的可扩展性。
  3. 一般情况下效果还不错,并且容易解释结果。

缺点:

  1. 必须预先指定K值,而且对于不同的初值,算法会得到不同的结果。
  2. 对于非球形的类别分布效果不佳,因为K-均值聚类算法假设每个类别的形状都是球形的。
  3. 对于含有噪声或异常值的数据集表现不佳,因为它容易受到极端值的影响。
相关推荐
mortimer11 分钟前
Python 文件上传:一个简单却易犯的错误及解决方案
人工智能·python
IT_陈寒13 分钟前
Vue3性能优化实战:这5个技巧让我的应用加载速度提升了70%
前端·人工智能·后端
快手技术31 分钟前
快手提出端到端生成式搜索框架 OneSearch,让搜索“一步到位”!
算法
机器之心33 分钟前
英伟达50亿美元入股英特尔,将发布CPU+GPU合体芯片,大结局来了?
人工智能·openai
新智元1 小时前
芯片大地震,黄仁勋355亿入股!英特尔要为老黄造CPU,股价狂飙30%
人工智能·openai
阿然1651 小时前
首次尝试,95% 的代码都是垃圾:一位工程师使用 Claude Code 六周的心得
人工智能·agent·ai编程
martinzh1 小时前
RAG系统优化大揭秘:让你的AI从学渣变学霸的进化之路
人工智能
汀丶人工智能2 小时前
想成为AI绘画高手?打造独一无二的视觉IP!Seedream 4.0 使用指南详解,创意无界,效率翻倍!
人工智能
蚝油菜花2 小时前
万字深度解析Claude Code的Hook系统:让AI编程更智能、更可控|下篇—实战篇
人工智能·ai编程·claude
中杯可乐多加冰2 小时前
从创意到应用:秒哒黑客松大赛 用零代码点燃你的创新火花
人工智能