K值法的步骤和对应的任务/意义有哪些？

K值法，通常指K-means聚类算法，其步骤和对应的任务/意义如下：

1. 选择K值: 确定聚类的数量。

   • 意义: 这是K-means算法最重要的参数，直接影响聚类结果。K值的选择需要根据实际问题和数据特点进行判断，没有绝对的标准。一些常用的方法包括肘部法则、轮廓系数等。

2. 初始化聚类中心: 随机选择K个数据点作为初始聚类中心。

   • 意义: 不同的初始中心可能导致不同的聚类结果，因为K-means算法对初始值敏感。为了 mitigate 这个风险，可以多次运行K-means算法，选择最佳的聚类结果，或者使用K-means++算法进行更优的初始化。

3. 分配数据点: 将每个数据点分配到距离最近的聚类中心所属的簇。

   • 意义: 这一步将数据点划分到不同的组，形成初步的聚类结果。距离的计算可以使用欧氏距离、曼哈顿距离等不同的度量方法。

4. 更新聚类中心: 计算每个簇中所有数据点的平均值，并将该平均值作为新的聚类中心。

   • 意义: 通过不断更新聚类中心，使聚类中心更能代表其所属簇的数据点的特征。

5. 重复步骤3和4: 迭代执行步骤3和4，直到聚类中心不再发生 significant 变化或达到预定的迭代次数。

   • 意义: 通过迭代，不断优化聚类结果，使簇内数据点更加紧密，簇间数据点更加分离。

最终，K-means算法将数据划分成K个不同的簇，每个簇代表一组具有相似特征的数据点。