K均值聚类算法

K均值聚类（K-Means Clustering）是一种经典的无监督学习算法，常用于数据挖掘和模式识别领域，它的目标是将数据集分成K个不同的类别，使得每个数据点尽可能属于与其最近的类别中心（均值）。在这个过程中，算法会迭代地重新分配数据点到最近的类别并更新类别中心，直到达到某种停止条件，如类别中心不再显著移动或达到预设的最大迭代次数。 **算法流程：** 1. 初始化：选择K个初始聚类中心，通常随机选取数据集中的K个样本作为初始的类别中心。 2. 分配阶段：对于数据集中每一个样本，计算它与所有类别中心的距离，将其分配到最近的类别。 3. 更新阶段：重新计算每个类别内所有样本的均值，将新的均值作为该类别的新中心。 4. 重复步骤2和3，直到满足停止条件（如类别中心不再改变、达到最大迭代次数等）。 **K均值聚类的关键要素：** - **距离度量**：K-Means通常使用欧氏距离，但也可以选择其他距离度量，如曼哈顿距离、切比雪夫距离或马氏距离。 - **类别中心**：类别中心通常是类别内所有样本的均值向量，可以是均值点（对于数值型数据）或质心（对于高维特征）。 - **K的选择**：K值的选取对聚类结果有很大影响。可以使用肘部法则、轮廓系数等方法来选择合适的K值。 - **局部最优解**：K-Means算法容易陷入局部最优解，初始聚类中心的选择会影响最终结果。可以通过多次运行算法并选择最优结果来缓解这一问题。 **优缺点：** 优点： - 算法简单，易于实现，对大规模数据集有较好的处理能力。 - 计算复杂度相对较低，适合于处理大数据集。 缺点： - 对初始聚类中心敏感，可能导致不同结果。 - 需要预先设定K值，但实际应用中K值往往是未知的。 - 假设类别为凸形，对于非凸或者有噪声的数据集效果不佳。 - 不适用于不同规模的类别或球形分布之外的形状。 在实际应用中，K-Means经常与其他方法结合，如在预处理阶段进行特征选择或降维，以提高聚类效果。同时，也有许多改进版的K-Means算法，如加权K-Means、Fuzzy K-Means等，以适应更复杂的场景。 在给定的"K_means"压缩包文件中，可能包含了实现K-Means聚类算法的源代码、测试数据集以及运行结果。通过分析这些文件，可以进一步了解算法的具体实现细节、数据处理过程以及实际聚类效果。