【Python】机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

紧紧握着 青花信物
信守着承诺
离别总在 失意中度过
记忆油膏 反复涂抹
无法愈合的伤口
你的回头 划伤了沉默
                     🎵 周传雄《青花》

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成K个不同的集群。该算法通过迭代的方式找到数据集中最好的集群划分，使得同一集群内的样本相似度最大，不同集群之间的相似度最小。

算法步骤如下：

1. 初始化K个中心点，可以是随机选择或从数据集中选择。
2. 将每个样本点分配到最近的中心点（通过计算距离来确定）所对应的集群。
3. 根据已分配的样本点，更新每个集群的中心点。
4. 重复步骤2和步骤3，直到中心点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：

1. 简单易实现：算法非常直观和易于理解，不需要太多的参数和复杂的计算。
2. 可扩展性：适用于大规模数据集，可以处理具有数百万样本的数据。
3. 适用于数值型数据：对于数值型数据集，K-均值聚类是一种有效的方法。

然而，K-均值聚类算法也有一些缺点：

1. 对初始点和K值敏感：K-均值聚类对初始中心点的选择非常敏感，不同的初始点可能会导致不同的集群划分结果。此外，选择合适的K值也是一个挑战。
2. 对噪声和异常值敏感：K-均值聚类对噪声和异常值比较敏感，可能会影响到最终的集群划分结果。
3. 需要事先确定K值：在应用K-均值聚类之前，需要手动确定集群个数K，而在一些情况下，这是一个困难的任务。

总的来说，K-均值聚类算法是一种简单且广泛应用的聚类算法。它在实践中被广泛应用于数据挖掘、图像分割和模式识别等领域。然而，由于其一些局限性，需要在具体问题中综合考虑其优缺点来选择是否使用该算法。