🌟K-Means聚类算法原理💡
发布时间：2025-04-08 04:33:46来源：网易编辑：祁功玉
K-Means算法是一种经典的无监督学习方法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。它通过将数据集划分为K个簇（cluster），使同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇的数据点尽量分开。其核心思想是基于距离度量，比如欧氏距离，来最小化簇内平方误差和。
首先，算法需要预先设定簇的数量K。接着，随机选取K个初始质心（centroid），然后迭代执行两个步骤：一是为每个数据点分配最近的质心；二是重新计算质心的位置为所属簇所有点的平均值。这两个步骤反复进行，直到质心不再发生显著变化或达到最大迭代次数为止。
尽管K-Means简单高效，但对初始质心的选择敏感，容易陷入局部最优解。因此，实践中常采用多次运行并选择最佳结果的方法。此外，该算法对于非球形分布的数据表现不佳，需结合具体场景调整策略。
总之，K-Means因其易实现性和良好的扩展性，成为聚类任务的重要工具之一。✨
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