通俗的介绍下kmeans
分类:机器学习
K-means 是一种非常流行的聚类算法,用于将数据点分组成 K 个簇。这种算法简单、直观且易于实现。下面是对 K-means 算法的通俗介绍:
- 选择 K 值:首先,你需要确定要将数据分成多少个簇,这个数字就是 K 值。
- 随机选择初始中心:算法开始时,随机选择 K 个数据点作为初始的簇中心。
- 分配数据点:接下来,算法会将每个数据点分配到最近的簇中心,形成一个簇。
- 更新簇中心:一旦所有数据点都被分配到簇中,算法会重新计算每个簇的中心点。这通常是簇内所有点的平均位置。
- 重复分配和更新:然后,算法会重复步骤 3 和 4,直到满足以下条件之一:
- 簇中心的位置不再发生显著变化,这意味着算法已经收敛。
- 达到预设的迭代次数,即使簇中心还在变化,但为了效率,算法会停止迭代。
- 最终结果:最终,算法会输出 K 个簇,每个簇由一组数据点组成,这些数据点彼此之间距离较近,与其他簇的数据点距离较远。
K-means 算法的优点是计算效率高,对于大规模数据集也很有效。但它也有一些局限性,比如:
- 需要预先指定 K 值,而这个值可能不容易确定。
- 对初始簇中心的选择敏感,不同的初始选择可能导致不同的结果。
- 可能只能找到局部最优解,而不是全局最优解。
K-means 算法广泛应用于市场细分、社交网络分析、图像分割等领域。