稀疏数据集的聚类优化：探索K-means算法的高效应用

聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，而不同组之间的样本相似度低。聚类算法的目标是发现数据的内在结构，而不需要事先给出标签或指导信息。 聚类算法的常见类型包括： 1. **K-Means 聚类**：这是最常用的聚类算法之一，通过迭代选择K个中心点，将数据点分配到最近的中心点所代表的簇中，然后更新中心点的位置，直到满足停止条件。 2. **层次聚类**：这种算法不需要预先指定簇的数量，它通过逐步合并或分裂来构建一个层次嵌套的簇树。 3. **DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)**：基于密度的聚类算法，可以发现任意形状的簇，并且对噪声点具有较好的鲁棒性。 4. **Mean Shift 聚类**：这是一种基于密度的非参数聚类算法，通过寻找密度函数的局部极大值点来确定簇的中心。 5. **Spectral Clustering 谱聚类**：这种算法使用数据的谱特性来进行聚类，通常涉及到将数据映射到低维空间。 6. **Affinit