【机器学习】K-means聚类算法应用

‌‌K-Means聚类算法是一种无监督学习算法‌，用于将数据集划分为K个簇，使得簇内的数据点相似度高，而簇间的数据点相似度低。该算法通过迭代优化簇的中心位置，直到满足一定的收敛条件。‌12

K-Means聚类算法的流程

1. ‌初始化‌：随机选择K个样本作为初始簇中心。
2. ‌分配样本‌：对于数据集中的每个样本，计算其与每个簇中心的距离，将其分配给距离最近的簇中心。
3. ‌更新簇中心‌：根据分配后的簇，重新计算每个簇的中心位置（通常是簇中所有点的平均位置）。
4. ‌迭代‌：重复步骤2和步骤3，直到满足停止条件（例如，迭代次数限制或簇中心不再变化）。

K-Means聚类算法的应用实例

K-Means聚类算法在实际应用中非常广泛，例如：

• ‌市场细分‌：根据消费者的购买行为和偏好将市场细分为不同的群体。
• ‌文档聚类‌：将文档集合按照内容相似性进行分组。
• ‌图像分割‌：将图像中的像素按照颜色或纹理相似性进行分割。

通过肘部法则可以确定最佳的簇数量K，这通常通过计算不同K值下的SSE（Sum of Squared Errors）来实现。