K-平均算法

k - 均值算法 （ 英文 ： k - means clustering ） 源於信號處理中的一種向量量化方法 ， 現在則更多地作爲一種聚類分析方法流行於數據挖掘領域 。 k - 平均聚類的目的是 ： 把個點 （ 可以是樣本的一次觀察或一個實例 ） 劃分到k個聚類中 ， 使得每個點都屬於離他最近的均值 （ 此即聚類中心 ） 對應的聚類 ， 以之作爲聚類的標準 。 這個問題將歸結爲一個把數據空間劃分爲Voronoi cells的問題 。 這個問題在計算上是NP困難的 ， 不過存在高效的啓發式算法 。 一般情況下 ， 都使用效率比較高的啓發式算法 ， 它們能夠快速收斂於一個局部最優解 。 這些算法通常類似於通過迭代優化方法處理高斯混合分佈的最大期望算法 （ EM算法 ） 。 而且 ， 它們都使用聚類中心來爲數據建模 ； 然而k - 平均聚類傾向於在可比較的空間範圍內尋找聚類 ， 期望 - 最大化技術卻允許聚類有不同的形狀 。 k - 平均聚類與k - 近鄰之間沒有任何關係 （ 後者是另一流行的機器學習技術 ） 。