讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

简介: 讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类的步骤如下:

  1. 随机选择 K 个点作为初始化质心。
  2. 分别计算每个样本与所有质心之间的距离,将每个样本分配到与其距离最近的质心所在的簇中。
  3. 更新质心,即将每个簇的质心移动到该簇中所有样本的平均位置。
  4. 重复步骤 2 和 3,直到质心不发生变化或达到最大迭代次数。

K-均值聚类算法的优点包括:

  1. 简单而直观:K-均值算法易于理解和实现。
  2. 可扩展性:算法适用于大型数据集,并能够处理高维数据。
  3. 可解释性:每个样本都被分配到一个簇中,可以根据簇中心的特征来解释簇的含义。
  4. 效果较好:对于正常分布的数据和明显分离的簇,K-均值聚类效果通常较好。

然而,K-均值聚类算法也有一些缺点:

  1. 对初始质心敏感:算法对初始质心的选择非常敏感,可能导致得到不同的聚类结果。
  2. 需要预先指定簇的数量:K-均值聚类需要事先确定簇的数量 K,而在实际应用中,可能无法准确确定合适的 K 值。
  3. 对噪声和异常值敏感:算法对噪声和异常值敏感,可能导致簇的偏移或不正确的聚类结果。
  4. 局部最优解:K-均值聚类算法收敛于局部最优解,可能无法找到全局最优解。
  5. 圆形簇偏好:K-均值聚类算法假设簇是圆形的,对于非圆形或非凸的簇可能效果不好。
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