机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据点分为 K 个不同的聚类。下面是对 K-均值聚类算法及其优缺点的讲解:

算法步骤:

  1. 随机选择 K 个初始聚类中心。
  2. 将每个数据点分配到最近的聚类中心。
  3. 更新每个聚类的中心,将其设置为该聚类包含的所有数据点的平均值。
  4. 重复步骤 2 和 3,直到聚类中心不再变化或达到预定义的收敛条件。

优点:

  1. 简单而直观,易于实现和理解。
  2. 可用于大型数据集,具有较高的可伸缩性。
  3. 适用于发现球状簇。

缺点:

  1. 对于非球状簇、不同大小的簇和噪声数据的处理效果较差。
  2. 对初始聚类中心的选择较为敏感,可能会导致收敛到局部最优解。
  3. 需要预先指定聚类的数量 K,这对于没有先验知识的情况下可能是困难的。

总结:K-均值聚类是一种简单而常用的聚类算法,适用于大型数据集和球状簇。然而,它的效果可能会受到初始聚类中心的选择和对 K 的预设值的敏感性,且在处理非球状簇、不同大小的簇和噪声数据时效果较差。

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