K-Means 算法：划分型聚类算法详解

K-Means 算法是一种常见的聚类算法，它属于'划分型聚类算法'。

划分型聚类算法将数据集划分为多个非重叠的簇，每个数据点都属于且仅属于一个簇。K-Means 算法的核心思想是：

1. 随机选择 k 个数据点作为初始聚类中心。
2. 计算每个数据点到各个聚类中心的距离，并将数据点分配到距离最近的聚类中心所对应的簇。
3. 更新每个簇的聚类中心，使其成为该簇中所有数据点的平均值。
4. 重复步骤 2 和 3，直到聚类中心不再发生明显变化。

K-Means 算法简单易懂，实现效率高，在许多领域都有广泛应用，例如：

• 客户细分
• 图像压缩
• 文本分类
• 基因表达分析

虽然 K-Means 算法简单实用，但它也存在一些局限性：

• 必须预先设定聚类数量 k。
• 对初始聚类中心的选择敏感。
• 容易受到噪声数据和离群值的影响。

尽管存在这些问题，K-Means 算法仍然是划分型聚类算法中应用最广泛的一种，并为其他聚类算法的改进提供了基础。