基-指分类
解释下列机器学习算法是什么.
K-Means Clustering是一个未监督的机器学习算法,用于根据数据中的相似性或模式来识别和分离数据组.该算法通过定义特定数量的集群 (K) 进行工作,并根据其距离集群中心的距离,也称为中心点,将每个数据点分配给其中一个集群.该算法然后通过最小化每个数据点与其分配的集群中心之间的平方距离的总和来代更新集群分配.在这个过程中,该算法不断重新计算集群的位置,导致数据点重新分配到集群中,直到最终汇集到一个更容易的最佳解决方案.最终结果是一组集群,包含一个与另一个数据点相似的数据组.K-Means Clustering算法在市场领域更常用于检测和组织图像,以及其他领域.它也被作为一个更受欢迎的步骤,用于分析和分析图像.