K-Means 聚类算法简介

K-Means聚类算法是一种基于距离测量的无监督学习算法，它可以对数据集进行分组或者分块，以使同一个组内的数据点其间具有很高相似度，而不同组别之间则差异性较大。这种算法是一种简单而高效的算法，广泛应用于图像处理、语音识别及文本挖掘等领域。

算法流程

1. 选择K个质心（centroid），即选定K个点作为初始聚类中心。
2. 将每个数据点归类到离它最近的质心所在的聚类中心。
3. 重新计算K个聚类中心的坐标，方法是计算属于该聚类中心的所有数据点的平均值，并将其作为该聚类中心的新坐标。
4. 重复2-3步直至满足停止条件。

具体可以参考以下流程图：

算法优缺点

优点：

• 容易实现：K-Means聚类算法便于使用和实现，因为它仅仅需要一些超参数（例如K值、最大迭代次数）和初始化质心。从而降低了应用阶段的复杂度。
• 可伸缩性：在处理大规模数据集时，K-Means聚类算法是一个高度可伸缩的算法，因为它的时间复杂度（O(n*k))是线性的。
• 对于高维数据和大数据的处理效果较好。

缺点：

• 敏感度较高：K-Means聚类算法对于初始质心的敏感度较高，不同的初始化点将得到不同的聚类结果，因此可能需要进行多次试验以找到最佳初始化质心。
• 难以处理非球形数据：对于非球形的数据集，K-Means聚类算法可能会失效，因为它会产生大量的不同大小、密度和形状的聚类簇。

应用

K-Means聚类算法广泛应用于各个领域，比如：

• 城市交通模式分析
• 商品销售分析
• 无人机路径规划
• 信用卡欺诈检测
• 医疗影像分析

总结

K-Means聚类算法是一种基于距离测量的无监督学习算法，它简单而高效，广泛应用于各个领域。这是必备的机器学习技能之一，如果你还不熟悉这种算法，请务必掌握它！