K-Means 聚类算法：数据分组利器

K-Means 算法是一种经典的无监督机器学习算法，用于将数据点划分为不同的簇，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。

算法流程:

  1. 初始化: 随机选择 K 个数据点作为初始质心。
  2. 分配数据点: 计算每个数据点到各个质心的距离，将其分配到距离最近的质心所属的簇。
  3. 更新质心: 计算每个簇中所有数据点的平均值，将其作为新的质心。
  4. 迭代: 重复步骤 2 和 3，直到质心不再发生 significant 变化或达到最大迭代次数。

K-Means 算法的应用:

  • 客户细分
  • 图像分割
  • Anomaly 检测
  • 文档聚类

K 值的选择:

K 值的选择对聚类结果影响重大。 Elbow method 和 silhouette analysis 是常用的 K 值选择方法。

K-Means 算法的优点:

  • 简单易懂，易于实现
  • 可解释性强
  • 计算效率高

K-Means 算法的局限性:

  • 需要预先指定 K 值
  • 对初始质心的选择敏感
  • 对 outliers 敏感
  • 仅适用于数值型数据

总结:

K-Means 算法是一种 powerful 的数据分组工具，可以应用于各种场景。了解其原理、应用和局限性，有助于更好地应用 K-Means 算法解决实际问题。