O algoritmo de agrupamento K-means é um algoritmo de aprendizagem não supervisionado usado para dividir um conjunto de pontos de dados não rotulados em várias categorias ou clusters. É um algoritmo iterativo com as seguintes etapas:
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Inicialização: Selecione k pontos aleatórios como centros iniciais de agrupamento.
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Atribuição: Atribua pontos de dados ao centro do cluster correspondente com base na distância entre cada ponto de dados e o centro do cluster.
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Atualização: recalcule os centros de cluster com base nos pontos de dados de cada cluster.
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Repita as etapas 2 e 3 até que o centro do cluster não seja mais alterado ou o número máximo de iterações seja atingido.
Vantagens do algoritmo de agrupamento K-means:
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Rápido: o algoritmo de agrupamento K-means é muito rápido de calcular e pode lidar com milhões de pontos de dados.
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Simples e fácil de implementar: A implementação e compreensão do algoritmo são muito simples e muito fáceis de começar.
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Boa escalabilidade: O algoritmo pode ser facilmente estendido a conjuntos de dados em grande escala.
Desvantagens do algoritmo de agrupamento K-means:
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Sensível à seleção dos centros de agrupamento iniciais: O centro de agrupamento inicial afetará o resultado final do agrupamento, portanto, a forma de selecionar o centro de agrupamento inicial é muito crítica.
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Sensível ao ruído: Se os pontos de dados forem barulhentos, eles poderão ser atribuídos aos centros de cluster errados.
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Pode cair na solução ótima local: Se o centro de agrupamento inicial não for selecionado adequadamente, o algoritmo pode cair na solução ótima local e não conseguir encontrar a solução ótima global.
Resumindo, o algoritmo de agrupamento K-means é um algoritmo simples e eficaz, mas é necessário prestar atenção à seleção do centro inicial do cluster e à influência do ruído.