【kmeans算法基本步骤】K-means算法是一种常用的无监督学习方法，主要用于数据聚类。其核心思想是将数据划分为多个簇，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。以下是对kmeans算法基本步骤的总结。
一、kmeans算法基本步骤总结
1. 初始化中心点：随机选择k个样本作为初始聚类中心。
2. 分配样本到最近的中心点：计算每个样本到各个中心点的距离，并将其分配到距离最近的簇中。
3. 重新计算中心点：根据当前分配的样本，重新计算每个簇的中心点（通常为均值）。
4. 迭代优化：重复步骤2和3，直到满足停止条件（如中心点不再变化或达到最大迭代次数）。
二、kmeans算法步骤表格
| 步骤 | 描述 | 说明 |
| 1 | 初始化中心点 | 随机选取k个样本作为初始聚类中心 |
| 2 | 分配样本到最近的中心点 | 计算每个样本与各中心点的距离，将其归入最近的簇 |
| 3 | 重新计算中心点 | 根据当前簇中的所有样本，计算新的中心点（通常为均值） |
| 4 | 迭代优化 | 重复步骤2和3，直到中心点不再变化或达到预设的迭代次数 |
三、注意事项
- k值的选择对结果影响较大，需通过经验或肘部法则等方法确定。
- 初始中心点的选择可能影响最终结果，可多次运行取最优解。
- 算法对噪声和异常值较敏感，需进行数据预处理。
- 距离度量方式通常使用欧氏距离，但也可根据需求选择其他方式。
通过以上步骤，kmeans算法能够有效地对数据进行分组，适用于图像压缩、客户细分、市场分析等多个领域。理解并掌握其基本流程，有助于在实际应用中更好地使用该算法。
