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机器学习之K-means聚类

概念

K-means是一种常用的机器学习算法,用于聚类分析。聚类是一种无监督学习方法,它试图将数据集中的样本划分为具有相似特征的组(簇)。K-means算法的目标是将数据集划分为K个簇,其中每个样本属于与其最近的簇中心。

以下是K-means算法的基本步骤:

  1. 选择簇的数量(K值): 首先,需要选择要分割数据集的簇的数量。这通常需要一些先验知识或者通过尝试不同的K值并评估聚类性能来确定。

  2. 初始化簇中心: 随机选择K个样本作为初始簇中心,或者使用其他方法初始化。

  3. 分配样本到最近的簇中心: 对于每个样本,计算其与每个簇中心的距离,并将其分配给最近的簇。

  4. 更新簇中心: 对于每个簇,计算其成员样本的平均值,并将该平均值作为新的簇中心。

  5. 重复步骤3和4: 重复执行步骤3和4,直到簇中心不再发生显著变化,或者达到预定的迭代次数。

在这里插入图片描述
K-means算法的目标是最小化簇内样本的平方和与簇中心的距离,也就是最小化每个簇内样本到簇中心的平方距离之和。

过程模拟

下面我将为你提供一个简单的K-means算法的模拟过程,以便更好地理解该算法的执行步骤。这是一

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