使用Python实现K均值聚类算法

使用Python实现K均值聚类算法

K均值聚类算法是一种经典的无监督学习算法，它将数据集分为K个簇，每个簇中的数据点与同一簇中心点的距离最小，不同簇的数据点之间的距离较大。该算法常用于数据挖掘、图像处理等领域，以下是其优缺点和Python实现。

优点：

1. 算法简单易懂，易于实现；
2. 计算复杂度较低，便于处理大规模数据集；
3. 能够有效地发现聚类中心、挖掘数据特征。

缺点：

1. 需要预先指定簇的个数，如果选择的K值不合适可能会出现不理想的聚类结果；
2. 对初始聚类中心的选择比较敏感，随机初始化可能会导致陷入局部最优；
3. 对于非球形、不同密度的簇效果不佳。

以下是Python实现：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs