2023年AI产品这么火，连带着相关的行业、技术也变得越发炙热。之前我们已经学习了一些算法，这篇文章，我们来学习聚类问题中最经典的K均值（K-means）算法。
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前面的文章中，我们已经学习了K近邻、朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树和支持向量机等分类算法，也学习了线性回归等回归算法，其中决策树和随机森林也可以解决回归问题。
今天我们来学习聚类问题中最经典的K均值（K-means）算法，与前面学习过的算法不同的是，聚类算法属于无监督学习，不需要提前给数据的类别打标。
一、基本原理
假设有一个新开办的大学，即便还没有开设任何的社团，有不同兴趣爱好的同学们依然会不自觉的很快聚在一起，比如喜欢打篮球的、喜欢打乒乓球的、喜欢音乐的等等。
这时候就可以顺势开设篮球社团、乒乓球社团、音乐社团，再有同学想加入社团的时候，就可以直接根据自身兴趣选择社团了。
把这个场景迁移到机器学习上，拥有不同兴趣的学生就是数据样本，我们来试着来给他们归类。
向量空间中，距离近的样本意味着有更高的相似度，我们就把它们归为一类，然后用该类型所有样本的中心位置标识这个类别，再有新样本进来的时候，新样本离哪个类别的中心点更近，就属于哪个类别，然后再重新计算确定新的中心点。
不断重复上述操作，就能把所有的数据样本分成一个个无交集的簇，也就是对所有数据样本完成了归类。
这就是K-means算法的思路：根据距离公式计算n个样本点的距离，距离越近越相似，然后按这个规则把它们划分到K个类别中，让每个类别中的样本点都是更相似的。
我们把这K个类别叫做“聚类”，聚类的表现就是图中一组一组聚在一起的数据，“聚类”的中心位置叫做“质心”，质心代表了聚类内样本的均值。
需要注意的是，K-means算法中的K表示要分成K个聚类，那么如何确定K值就是一个绕不开的问题了。
其实没有统一的标准，我们一般根据个人经验来设定K值，也可以选几个有代表性的K值，然后选择效果最好结果对应的K值即可。
二、应用场景
电商业务中，精细化运营的前提是对用户进行分层，然后根据不同层次的用户采取不同的运营策略。
这时候可以收集用户的消费频率、消费金额、最近消费时间等消费数据，并使用K-means算法将用户分为不同的层级，然后针对高价值用户，可以提供专享活动或个性化服务，提高用户价值感和忠诚度，针对将要流失的用户，可以采用发放优惠券等挽留策略，尽可能留住用户。
K-means算法是一种非常常见的无监督学习算法，以下是一些应用场景：
三、优缺点
K-means算法的优点：
K-means算法的缺点：
四、总结
本文我们介绍了K-means聚类算法，它是一种无监督学习方法，其基本思想是通过计算样本点之间的距离，将距离近的样本归为一类。
尽管K-means算法简单易实现、计算效率高且结果具有很好的可解释性，但它也存在一些缺点，如需要预设聚类数目、对初始值敏感等。因此，在使用K-means算法时，需要根据具体的应用场景和数据特性，适当调整算法参数和处理方式，以达到最佳的聚类效果。
至此，常见的机器学习算法基本介绍完毕，接下来我们开始深度学习算法的学习。
下篇文章，我们会介绍神经网络，神经网络是理解深度学习的基础，敬请期待。
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