K-平均算法 k均值算法英文kmeans clustering源于信号处理中的一种向量量化方法现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域k平均聚类的目的是把 n displaystyle n 个点可以是样本的一次观察或一个实例划分到k个聚类中使得每个点都属于离他最近的均值此即聚类中心对应的聚类以之作为聚类的标准这个问题将归结为一个把数据空间划分为Voronoi cells的问题 这个问题在计算上是NP困难的不过存在高效的启发式算法一般情况下都使用效率比较高的启发式算法它们能够快速收敛于一个局部最优解这些算法通常类似于通过迭代优化方法处理高斯混合分布的最大期望算法EM算法而且它们都使用聚类中心来为数据建模然而k平均聚类倾向于在可比较的空间范围内寻找聚类期望最大化技术却允许聚类有不同的形状 k平均聚类与k近邻之间没有任何关系后者是另一流行的机器学习技术