K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为 K 个类别。该算法的目标是通过最小化各个类别内部数据点之间的平均距离来找到最优的类别划分。下面我们将详细讲解 K-均值聚类算法及其优缺点。
算法步骤：
- 初始化 K 个聚类中心，通常随机选择 K 个数据点作为初始聚类中心。
- 将每个数据点分配给最近的聚类中心。
- 更新聚类中心为各个聚类的平均值。
- 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。
优点：
- 简单易实现：K-均值算法易于理解和实施，计算速度相对较快。
- 可扩展性：适用于大规模数据集，可以有效地处理大量数据。
- 对异常值具有鲁棒性：K-均值算法对异常值的影响较小，不容易被异常值扭曲。
缺点：
- 对初始聚类中心敏感：初始聚类中心的选择会对结果产生影响。不同的初始值可能导致不同的聚类结果。
- 需要预先确定聚类个数：K-均值算法需要事先知道聚类的个数 K。选择不合适的 K 值可能导致聚类结果不佳。
- 受局部最优解影响：K-均值算法可能陷入局部最优解，无法获得全局最优解。
总结：
K-均值聚类算法是一种常用的聚类算法，它可以将数据集划分为 K 个类别，通过最小化各个类别内部数据点之间的平均距离来找到最优的类别划分。尽管存在一些缺点，但 K-均值聚类算法仍然被广泛应用于数据挖掘和聚类分析中。
