k-means算法详细解析

简介：
简介：本文深入浅出地讲解了K-Means算法的核心原理、步骤及应用场景，帮助读者理解如何通过聚类分析来处理大规模数据集。 在网上看到很多关于10大算法的博客讲解，但大多数内容支离破碎且不完整，不同的博主解释的方式也各不相同。我希望重新整理这些基础算法，并尽可能全面深入地分享出来供大家一起参考。 k-means 算法又称为 k-平均或 k-均值，是一种广泛使用的聚类方法。它属于基于划分的聚类技术的一种，用于将 n 个对象划分为 k 个簇集，以确保每个簇内的相似度尽可能高。这种算法通过计算一个簇中所有对象的平均值得到相似度。其核心思想是通过迭代过程不断调整数据分组，使评估聚类效果的标准函数达到最优状态，从而保证生成的每一个类别内部紧密相连且彼此之间相互独立。 k-means 算法与处理混合正态分布的最大期望算法在寻找数据中自然形成的簇中心方面有相似之处。