机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据会合的样本分成 K 个簇。其根本原理是将所有样本点划分到 K 个簇使得簇内样本点之间的间隔尽可能靠近，而不同簇之间的间隔尽可能远。算法流程如下：
[*]随机选择 K 个样本点作为初始的聚类中心。
[*]将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。
[*]更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。
[*]重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者到达最大迭代次数。
优点：
[*]简朴且易于实现。
[*]对大规模数据集也能快速收敛。
[*]可以对非凸数据集进行聚类。
缺点：
[*]必要事先确定聚类簇的数量 K，选择不当可能导致聚类效果不佳。
[*]对于不同形状、密度的簇效果可能不理想。
[*]对初始聚类中心的选择敏感，可能会导致收敛到局部最优解。
在实际应用中，K-均值聚类常用于数据挖掘、图像处理、自然语言处理等范畴。但必要根据具体题目特点选择适合的聚类算法，并结合数据集特点来确定符合的 K 值，以获得更好的聚类效果。
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