「AIGC算法」K-means聚类模型

本文主要介绍K-means聚类模型原理及实践demo。

一、原理

K-means聚类是一种经典的、广泛使用的无监督学习算法，主要用于将数据集划分为多个类别或“簇”。其目标是将数据集中的每个点分配到K个聚类中心之一，使得簇内的点尽可能相似，而簇间的点尽可能不同。

K-means算法的基本步骤：

1. 初始化：选择K个数据点作为初始聚类中心（质心）。
2. 分配：将每个点分配到最近的聚类中心，形成K个簇。
3. 更新：重新计算每个簇的聚类中心，通常是簇内所有点的均值。
4. 迭代：重复步骤2和3，直到满足停止条件，如质心的变化小于某个阈值或达到预设的迭代次数。

K-means算法的关键点：

• K的选择：K的选择通常是基于经验或使用如肘部法则（Elbow Method）等方法确定的。
• 初始化方法：可以随机选择，也可以使用如K-means++等更高级的方法以提高性能。
• 收敛性：K-means算法在局部最优上是收敛的，可能不会找到全局最优解，因此可能需要多次运行以获得最佳结果。
• 性能度量：使用如轮廓系数（Silhouette Coefficient）等