到2023年，人工智能产品将成为主流，相关产业和技术将更加热门。之前我们已经学习过几种算法，但在本文中我们将学习聚类题中最经典的K-means算法。
上一篇文章我们学习了K近邻、朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、支持向量机等分类算法，以及线性回归等回归算法，其中决策树、随机森林也可以解决回归.题。
今天我们来学习聚类题中最经典的K-means算法。与之前学习的算法不同，聚类算法属于无监督学习，不需要提前标记数据类别。
一、基本原则
假设有一所新开办的大学，即使还没有组建社团，不同兴趣爱好的学生，比如喜欢篮的人，喜欢乒乓的人等等，也会在不知不觉中迅速聚集在一起。音乐等等。等一下。
这时，可以趁势开办篮社、乒乓社、音乐社等，学生想加入社团时，可以根据自己的兴趣选择社团。
让我们将这个场景转移到机器学习中，对不同兴趣的学生的数据样本进行分类。
在向量空间中，样本之间距离越近，相似度越高，因此我们将它们归为一类，然后使用该类所有样本的中心位置来识别这一类。哪个类别的中心点更接近它所属的哪个类别，重新计算新的中心点。
通过重复上述操作，我们可以将所有数据样本划分为没有交集的簇。这意味着所有数据样本都已被分类。
这就是K-means算法的思想根据距离公式计算n个样本点之间的距离。距离越近，相似度越高，然后按照这个规则分为K类。每个类别中的样本点都比较相似。
我们将这K个类别称为“聚类”。聚类的表现就是图中数据组聚集在一起。“聚类”的中心位置称为“中心”，中心代表样本的平均值。簇。
在K-means算法中，K意味着必须分为K个簇，因此如何确定K值是一个不可避免的题。
实际中并没有统一的标准，K值通常根据个人经验来设定。也可以选择几个有代表性的K值，然后选择最好结果对应的K值。
2、应用场景
电商业务精细化运营的前提是对用户进行分层，然后根据不同的用户级别采取不同的运营策略。
此时，您可以收集消费频率、消费金额、近期消费时间等用户消费数据，利用K-means算法对用户进行级别分类，为高价值用户提供专属活动。或者，可以提供个性化服务来提高用户的价值和忠诚度，并使用留存策略，例如为即将流失的用户发放优惠券，以留住尽可能多的用户。
K-means算法是一种非常常见的无监督学习算法。以下是一些应用场景
客户细分在营销中，您可以对客户进行细分，并将相似的客户分为相同的类别，以获得更有效的营销策略。
图像分割在计算机视觉中，图像分割用于将图像的像素划分为不同的区域。
异常检测通过对数据点进行聚类，可以找到与大多数数据点不同的异常数据点，并将其用于异常检测。
文档聚类在自然语言处理中，文档聚类可用于将相似的文档归为同一类别，以实现更有效的信息检索。
社交网络分析在社交网络分析中使用K-means可以帮助您发现社区结构并将相似的用户分类为相同的类别。
3.优点和缺点
K-means算法的优点
简单易实现原理简单，比较容易实现。
计算效率高时间复杂度近似线性，对于大数据集可以快速得出结果。
可解释性强结果非常容易解释。
K-means算法的缺点
簇的数量必须提前设置。K的值必须预先设定，但该值通常很难准确估计。
对初始值敏感算法结果可能会受到聚类中心初始选择的影响，不同的初始值可能会导致不同的聚类结果。
可以收敛到局部最优解可以收敛到局部最优解而不是全局最优解。
对噪声和异常值敏感对可能影响聚类质心计算的噪声和异常值敏感。
4.总结
本文介绍了K-means聚类算法，这是一种无监督学习方法，其基本概念是通过计算样本点之间的距离将彼此接近的样本归为一类。
K-means算法简单易实现，计算效率高，结果很容易解释，但也有需要预先设定簇数且对初始值敏感的缺点。因此，在使用K-means算法时要达到的聚类效果，必须根据具体的应用场景和数据特点适当调整算法参数和处理方法。
到目前为止，我们已经基本介绍了通用的机器学习算法，接下来我们开始学习深度学习算法。
在下一篇文章中，我们将介绍神经网络，它是理解深度学习的基础，所以请表现出你的兴趣。
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