聚类算法的原理是什么?

在最近大热的机器学习算法中，聚类算法是被应用的最为广泛的算法。对许多想要深入了解机器学习算法的朋友来讲，聚类算法是一个绕不开的重点。那么，聚类算法的原理是什么呢?简单来讲，聚类算法是一种“数据探索”的分析方法，它帮助我们在大量的数据中探索和发现数据的结构。因此，要想弄清楚聚类算法的原理并不困难，下面我们一起来走进聚类算法的学习吧!

聚类算法的原理是什么?

聚类算法做为十大经典数据挖掘算法之一，它也是最为经典的基于划分的聚类方法。聚类算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分为k个类别，算法描述如下：

第一步：适当选择k个类的初始中心，最初一般为随机选取;

第二步：在每次迭代中，对任意一个样本，分别求其到k个中心的欧式距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类;

第三步：利用均值方法更新该k个类的中心的值;

第四步对于所有的k个聚类中心，重复前两步，类的中心值的移动距离满足一定条件时，则迭代结束，完成分类。总的来说，聚类算法的原理简单，效果也依赖于k值和类中初始点的选择。

为什么说聚类算法是应用最广泛的机器学习算法呢?因为它解决了数据分析、模式识别、用户画像和广告推荐、新闻推送和图像分割等很多实际问题。关于聚类算法的原理大家都明白了吗?

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