对于 K-Means 聚类算法，说明其基本步骤以及可能存在的缺点。

[阿尔多利亚]

对于 K-Means 聚类算法，说明其基本步骤以及可能存在的缺点。

[weixin_38498942]

K - Means聚类算法是一种无监督的机器学习算法，用于将数据点划分为不同的簇。以下是其基本步骤以及可能存在的缺点：

基本步骤

1. 初始化：随机选择(K)个数据点作为初始聚类中心。
2. 分配数据点：计算每个数据点到(K)个聚类中心的距离，将每个数据点分配到距离最近的聚类中心所在的簇。
3. 更新聚类中心：对于每个簇，计算该簇中所有数据点的均值，将其作为新的聚类中心。
4. 迭代：重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再发生变化或达到预设的迭代次数。

可能存在的缺点

1. 对初始聚类中心敏感：不同的初始聚类中心选择可能导致不同的聚类结果，有时可能会陷入局部最优解，无法得到全局最优的聚类结果。
2. **需预先指定聚类数(K)**：在实际应用中，(K)的值往往难以事先确定。如果(K)选择不当，可能会导致聚类结果不理想，例如将原本应该属于同一类的数据点划分到不同的簇，或者将不同类的数据点合并到一个簇中。
3. 对噪声和离群点敏感：由于K - Means算法是基于数据点的均值来更新聚类中心的，所以少量的噪声和离群点可能会对聚类结果产生较大的影响，导致聚类中心的偏移，进而影响整个聚类的准确性。
4. 只能处理球形簇：K - Means算法假设数据点是呈球形分布的，对于非球形的簇，如环形、不规则形状的簇等，K - Means算法可能无法得到很好的聚类效果。
5. 计算复杂度较高：当数据量较大时，计算每个数据点到聚类中心的距离以及更新聚类中心的操作会带来较高的计算成本，导致算法的运行时间较长。