首例CSDN_AI文章-- K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集分成 K 个不同的组，以最小化每组内部的方差。

该算法包括以下步骤：

1.初始化：随机选择 K 个数据点作为初始聚类中心。

2.分配：将每个数据点分配到与其最近的聚类中心。

3.更新：根据分配的数据点重新计算每个聚类的中心。

4.继续迭代：重复执行步骤 2 和 3 直到聚类中心稳定或达到预定的迭代次数。

5.输出：最终得到的 K 个聚类。

优点：

1. 简单、易于实现和理解。
2. 可以处理大数据集。
3. 可以用于聚类分析、数据预处理、图像分割等领域。

缺点：

1. 需要预先指定 K 值，且对 K 的选择非常敏感。
2. 对异常值非常敏感。
3. 结果可能受到初始聚类中心的影响。
4. 只能处理数值型数据，而不能处理类别型数据。

总之，K-均值聚类算法是一种能够有效地识别数据集中的不同群体的算法，但需要注意其缺点。在实际应用中，需要根据数据特点和需求选择适当的聚类算法。

假设有以下数据集：

样本点	x1	x2
数据点1	1	1
数据点2	1	2
数据点3	2	2
数据点4	5	4
数据点5	6	5
数据点6	7	5