数据挖掘领域主流算法代码实现K-means.rar

数据挖掘作为信息技术领域重要的分支之一，通过分析大量数据揭示隐藏的模式、规律和关系，为决策提供支持。在数据挖掘中，算法扮演核心角色，特别是一些经典算法如K-means聚类算法。K-means是一种广泛应用且易于理解的无监督学习方法，常用于将数据集划分成多个互不重叠的簇。其基本步骤包括初始化选择K个初始质心，数据点分配到最近的簇，更新每个簇的新质心，以及迭代直至质心不再显著移动或达到最大迭代次数。Python中可使用scikit-learn库实现K-means算法。此外，K-means虽然简单高效，但对初始质心敏感，不适合非凸形数据分布或噪声数据。优化K-means可采用K-means++初始化方法或结合其他算法。