C均值聚类，通常称为K均值算法，是一种广泛应用的无监督学习方法，主要用于数据的分组或聚类。其核心思想是将数据集划分为K个互不相交的类别，使每个数据点都属于离它最近的类中心所代表的类别。在此过程中，类中心通常是类别内所有点的几何中心（即平均值）。K均值算法的关键步骤包括：

1. 初始化：选择K个初始质心，质心可以随机选取数据集中的点，或基于其他策略。

2. 分配阶段：对每个数据点，计算它与所有质心的距离，并将其分配到最近质心所代表的类别。

3. 更新阶段：重新计算每个类别的质心，作为该类别内所有点的平均值。

4. 检查停止条件：如果质心位置未改变或达到设定迭代次数，算法停止；否则，返回步骤2。

实验六的目标是帮助学生深入理解C均值聚类的原理，并通过实际操作熟悉算法实现流程。在模式识别中，K均值算法可发现数据内在结构，如用户群体、市场细分、图像分割等。此外，还被用于降维、异常检测等多个领域。

在进行C均值聚类时，有几点需要注意：

  • K的选择：K值直接影响聚类结果，选取过大可能导致过拟合，过小则信息丢失，常用肘部法则和轮廓系数等方法。

  • 数据预处理：K均值对尺度敏感，需对数据进行标准化或归一化处理，确保特征处于同一量级。

  • 局部最优问题：K均值可能陷入局部最优解，可通过多次运行并选取最佳结果缓解。

  • 数据分布：K均值假设数据类别内是凸的且形状类似，其他形状的数据效果可能不佳。

通过“实验六C均值聚类.docx”文件，学生将掌握实验步骤、代码实现与结果分析，更好地理解C均值聚类算法的应用。实践中，不断调整优化算法参数，结合理论知识与实践经验，是提升算法理解的关键。