机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点-CSDN博客
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K-均值聚类算法概念
K-均值聚类是一种无监督学习算法目的是将给定的数据集划分成 K 个不同的类别。K-均值算法的基本思路是先在数据集中随机选取 K 个点作为初始的聚类中心然后计算每个数据点与这 K 个聚类中心的距离将每个数据点归于距离最近的聚类中心所代表的聚类接着更新聚类中心重新计算每个数据点与新的聚类中心的距离不断迭代直到算法收敛。
K-均值聚类算法的优点
1. 算法实现简单易于理解和实现。
2. 在处理大数据集时具有良好的可扩展性。
3. 适用于大部分数据集。
K-均值聚类算法的缺点
1. 由于 K 值的设定不够科学可能会导致聚类的结果不理想。
2. 对于异常值和噪声数据比较敏感。
3. K-均值聚类对数据集的初始值比较敏感不同的初始值可能会得到不同的聚类结果。
4. K-均值聚类算法只能处理数值型数据不能处理非数值型数据。
总结
总之K-均值聚类算法是一种简单而有效的无监督学习算法但在实际应用中需要根据具体情况对其优缺点进行评估。