K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为 K 个不同的组或簇。该算法通过迭代的方式自动将数据分组,使得同一组内的数据点之间的相似度较高,而不同组之间的相似度较低。
K-均值聚类算法的步骤如下:
- 随机选择 K 个初始质心,质心可以是数据集中的任意点。
- 计算每个数据点与质心之间的距离,并将其分配给距离最近的质心所属的组。
- 根据每个组中的数据点重新计算质心的位置。
- 重复步骤2和3,直到达到收敛条件(质心位置不再变化或达到最大迭代次数)。
K-均值聚类算法的优点包括:
- 简单易实现:算法简单,易于理解和实现。
- 可解释性强:每个数据点都被分配到一个组,可以很好地解释聚类的结果。
- 可扩展性好:算法适用于大规模数据集,时间复杂度较低。
- 对于均衡分布的数据效果较好:适用于数据大致均匀分布在各个组中的情况。
K-均值聚类算法的缺点包括:
- 对初始质心的选择敏感:初始质心的选择可能会导致不同的聚类结果。
- 对噪声和异常值敏感:噪声和异常值可能会影响质心的计算和最终聚类结果。
- 需要预先确定聚类数K:需要事先确定要划分的聚类数,若聚类数选择不当,可能导致聚类结果不准确。
- 对非凸数据集效果较差:对于非凸形状的数据集,K-均值算法效果较差。
总结来说,K-均值聚类算法是一种简单而有效的聚类算法,适用于大规模数据集和均衡分布的数据。然而,对初始质心的选择敏感和对噪声和异常值敏感,以及需要预先确定聚类数这些缺点需要注意和处理。