2023年AI產品這么火，連帶著相關的行業、技術也變得越發炙熱。之前我們已經學習了一些算法，這篇文章，我們來學習聚類問題中最經典的K均值（K-means）算法。

前面的文章中，我們已經學習了K近鄰、樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹和支持向量機等分類算法，也學習了線性回歸等回歸算法，其中決策樹和隨機森林也可以解決回歸問題。

今天我們來學習聚類問題中最經典的K均值（K-means）算法，與前面學習過的算法不同的是，聚類算法屬于無監督學習，不需要提前給數據的類別打標。

一、基本原理

假設有一個新開辦的大學，即便還沒有開設任何的社團，有不同興趣愛好的同學們依然會不自覺的很快聚在一起，比如喜歡打籃球的、喜歡打乒乓球的、喜歡音樂的等等。

這時候就可以順勢開設籃球社團、乒乓球社團、音樂社團，再有同學想加入社團的時候，就可以直接根據自身興趣選擇社團了。

把這個場景遷移到機器學習上，擁有不同興趣的學生就是數據樣本，我們來試著來給他們歸類。

向量空間中，距離近的樣本意味著有更高的相似度，我們就把它們歸為一類，然后用該類型所有樣本的中心位置標識這個類別，再有新樣本進來的時候，新樣本離哪個類別的中心點更近，就屬于哪個類別，然后再重新計算確定新的中心點。

不斷重復上述操作，就能把所有的數據樣本分成一個個無交集的簇，也就是對所有數據樣本完成了歸類。

這就是K-means算法的思路：根據距離公式計算n個樣本點的距離，距離越近越相似，然后按這個規則把它們劃分到K個類別中，讓每個類別中的樣本點都是更相似的。

我們把這K個類別叫做“聚類”，聚類的表現就是圖中一組一組聚在一起的數據，“聚類”的中心位置叫做“質心”，質心代表了聚類內樣本的均值。

需要注意的是，K-means算法中的K表示要分成K個聚類，那么如何確定K值就是一個繞不開的問題了。

其實沒有統一的標準，我們一般根據個人經驗來設定K值，也可以選幾個有代表性的K值，然后選擇效果最好結果對應的K值即可。

二、應用場景

電商業務中，精細化運營的前提是對用戶進行分層，然后根據不同層次的用戶采取不同的運營策略。

這時候可以收集用戶的消費頻率、消費金額、最近消費時間等消費數據，并使用K-means算法將用戶分為不同的層級，然后針對高價值用戶，可以提供專享活動或個性化服務，提高用戶價值感和忠誠度，針對將要流失的用戶，可以采用發放優惠券等挽留策略，盡可能留住用戶。

K-means算法是一種非常常見的無監督學習算法，以下是一些應用場景：

• 客戶細分：在市場營銷中，可對客戶進行細分，將相似的客戶分為同一類，以便進行更有效的營銷策略制定。
• 圖像分割：在計算機視覺中，可用于圖像分割，將圖像中的像素分為幾個不同的區域。
• 異常檢測：可用于異常檢測，通過將數據點聚類，找出那些與大多數數據點不同的異常數據點。
• 文檔聚類：在自然語言處理中，可用于文檔聚類，將相似的文檔分為同一類，以便進行更有效的信息檢索。
• 社交網絡分析：在社交網絡分析中，K-means可用于發現社區結構，將相似的用戶分為同一類。

三、優缺點

K-means算法的優點：

• 簡單易實現：原理簡單，實現起來相對容易。
• 計算效率高：時間復雜度近似為線性，對于大規模數據集可以較快地得到結果。
• 可解釋性強：結果（即聚類中心）具有很好的可解釋性。

K-means算法的缺點：

• 需要預設聚類數目：需要預先設定K值（即聚類的數目），但這個值通常難以準確估計。
• 對初始值敏感：算法結果可能會受到初始聚類中心選擇的影響，不同的初始值可能會導致不同的聚類結果。
• 可能收斂到局部最優：可能會收斂到局部最優解，而非全局最優解。
• 對噪聲和離群點敏感：對噪聲和離群點敏感，這些點可能會影響聚類中心的計算。

四、總結

本文我們介紹了K-means聚類算法，它是一種無監督學習方法，其基本思想是通過計算樣本點之間的距離，將距離近的樣本歸為一類。

盡管K-means算法簡單易實現、計算效率高且結果具有很好的可解釋性，但它也存在一些缺點，如需要預設聚類數目、對初始值敏感等。因此，在使用K-means算法時，需要根據具體的應用場景和數據特性，適當調整算法參數和處理方式，以達到最佳的聚類效果。

至此，常見的機器學習算法基本介紹完畢，接下來我們開始深度學習算法的學習。

下篇文章，我們會介紹神經網絡，神經網絡是理解深度學習的基礎，敬請期待。