K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,目的是将一组数据点分为 K 个聚类。它的主要思想是通过迭代的方式不断调整聚类中心的位置,使得数据点与最近的聚类中心之间的距离最小。
算法步骤如下:
- 初始化 K 个聚类中心,可以随机选择数据点作为聚类中心或者使用其他初始化方法;
- 将每个数据点分配到距离最近的聚类中心所在的类别中;
- 对于每个聚类,重新计算其聚类中心(即所有数据点的平均值);
- 重复步骤 2 和 3,直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
K-均值聚类算法的优点包括:
- 算法简单,易于实现和扩展;
- 能够自动发现数据中的聚类结构,无需标记数据集;
- 适用于处理大规模数据集,时间复杂度为 O(n * K * I),其中 n 是数据点的数量,K 是聚类数,I 是迭代次数。
K-均值聚类算法的缺点包括:
- 对于非凸形状的数据分布效果不佳;
- 对于不同大小和密度的聚类效果不佳;
- 对于具有噪声的数据集容易受到噪声的影响;
- 聚类个数 K 需要预先设定,且对最终结果有较大影响。
因此,在使用 K-均值聚类算法时需要根据数据特点进行合理的参数选择和预处理,以达到较好的聚类效果。