K-均值聚类
K-均值聚类是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成 K 个不同的簇。这种算法的实现方式通常是通过迭代计算，直到簇内的样本相似度最大化，簇间的样本相似度最小化。
**K-均值聚类算法步骤：**
1. 随机选择 K 个样本作为初始的簇中心。
2. 计算每个样本与各个簇中心的距离，将每个样本分配到最近的簇。
3. 更新每个簇的中心位置，计算新的簇中心。
4. 重复步骤 2 和步骤 3，直到达到停止条件（如簇中心位置不再发生变化，或达到最大迭代次数）。
**优点：**
1. 简单而直观，易于实现和理解。
2. 对大型数据集具有很好的可扩展性。
3. 可以应用于不同类型的数据，适用性广泛。
**缺点：**
1. 对于初始簇中心的选择敏感，可能会导致局部最优解。
2. 对于具有不同密度和尺度的簇效果不佳。
3. 需要事先确定聚类数目 K，这个数目的选择可能会影响聚类结果。
4. 对异常值敏感，可能会导致聚类结果不稳定。
总的来说，K-均值聚类是一种常用的聚类算法，适合处理大型数据集和简单的数据结构。但在实际应用中，需要根据数据的特点和需求来选择合适的聚类算法，并对算法的参数进行调优，以获得更好的聚类效果。