讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为 K 个簇。算法的步骤如下：

1. 初始化：随机选择 K 个样本作为初始的聚类中心。
2. 分配样本：根据每个样本与各个聚类中心的距离，将样本分配到与其最近的聚类中心所对应的簇中。
3. 更新聚类中心：重新计算每个簇的中心，即取该簇中所有样本的平均值作为新的聚类中心。
4. 重复步骤 2 和 3，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

K-均值聚类的优点包括：
- 简单且易于实现。
- 可以有效处理大规模数据集。
- 对于数据集中明显分离的簇效果较好。

K-均值聚类的缺点包括：
- 需要事先指定簇的个数 K，这通常是难以确定的。
- 对初始聚类中心的选择敏感，可能收敛到局部最优解。
- 对非球形簇的数据效果不佳，容易受到异常值的影响。