K-means聚类算法及Python实现

K-means算法是一种迭代式聚类方法，将数据集分割成K个不同的簇。其核心思想是通过最小化簇内样本距离和最大化簇间样本距离来实现最优聚类。

算法流程

1. 初始化: 随机选择K个数据点作为初始质心。
2. 分配: 将每个数据点分配到距离其最近的质心所属的簇。
3. 更新: 重新计算每个簇的质心，通常取簇内所有数据点的均值。
4. 迭代: 重复步骤2和步骤3，直到质心位置不再发生变化或达到预设的最大迭代次数。

算法特点

优点:

• 简单易实现，计算效率高。
• 适用于大规模数据集。

缺点:

• 对初始质心选择敏感。
• 对噪声和非球形簇敏感。
• 需要预先确定K值。

Python实现

在Python中，可以使用Scikit-learn库中的KMeans类轻松实现K-means算法。该类提供丰富的参数设置，例如：

• n_clusters：指定聚类数量K。
• init：指定初始质心选择方法。
• max_iter：指定最大迭代次数。

通过调整参数和使用合适的评估指标，可以优化聚类结果，提升模型性能。