无监督学习——聚类问题：K-Means聚类算法详解
聚类问题：K-Means聚类算法详解
一、引言
在机器学习领域，聚类是一种无监督学习方法，其目的是将数据集中相似的数据点划分到同一个组（簇）中，不同组之间的数据点差异较大。K-Means 聚类算法是最常用的聚类算法之一，它简单高效，广泛应用于图像分割、客户细分、异常检测等多个领域。本文将详细介绍 K-Means 聚类算法的原理、应用场景，并通过一个具体的案例和代码实现来展示其使用方法。
二、K-Means 聚类算法原理
2.1 基本思想
K-Means 算法的基本思想是通过迭代的方式将数据点划分为 K 个簇，使得每个簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。具体来说，算法首先随机初始化 K 个中心点（也称为质心），然后将每个数据点分配到距离最近的质心所在的簇中，接着重新计算每个簇的质心，重复这个过程直到质心不再发生明显变化或达到最大迭代次数。
2.2 算法步骤
- 初始化质心：随机选择 K 个数据点作为初始质心。
- 分配数据点：对于每个数据点，计算它与 K 个质心的距离，将其分配到距离最近的质心所在的簇中。
- 更新质心：对于每个簇，重新计算该簇内所有数据点的平均值，将这个平均值作为新的质心。
- 重复步骤 2 和 3：不断重复分配数据点和更新质心的过程，直到质心不再发生明显变化或达到最大迭代次数。
2.3 距离度量
在 K-Means 算法中，通常使用欧几里得距离来计算数据点与质心之间的距离。对于两个数据点 x = ( x 1 , x 2 , ⋯ , x n ) x=(x_1,x_2,\cdots,x_n) x=(x1,x