深入解析K均值聚类算法

深入学习机器学习领域中一项重要的算法——K均值聚类。K均值聚类与常听到的K近邻算法略有相似，但“K”在两者中的含义却截然不同。在K近邻中，“K”指的是与输入数据最接近的K个数据点；而在K均值聚类中，“K”代表将一组未标记的数据划分为K个簇，每个簇都是数据的一个聚合体。这些簇通常被称为“簇”，即数据的分组。而“均值”一词则直观地表示平均值，即每个簇数据的平均值，可以作为该簇的中心点，用于度量其他数据与该簇的相似程度。K均值聚类的基本原理很容易理解，其核心思想是将数据按类别聚合在一起，体现了“物以类聚，人以群分”的基本哲学观念。算法的关键在于确定一个数据与其他数据属于同一簇的标准，即确定一个数据与其他数据之间的相似性。在K均值聚类中，我们使用“距离度量”的概念来衡量两个数据之间的差异。如果需要，可以参考前面介绍的距离度量概念。K均值聚类的过程涉及对数据之间的“距离”进行考察，以确定它们是否属于同一簇。 1.算法实现1.1 初始化- 这一步骤涉及...