在热门的机器学习算法中，聚类算法是使用最广泛的算法。对于想了解有关机器学习算法更多知识的朋友而言，聚类算法是不可避免的焦点。那么，聚类算法的原理是什么？ 简而言之，聚类算法是一种“数据探索”分析方法，可帮助我们探索和发现大量数据中的数据结构。因此，想要弄清楚聚类算法原理的朋友，让我们一起来学习聚类算法吧！

聚类算法的原理是什么？

聚类算法做为十大经典数据挖掘算法之一，它也是最为经典的基于划分的聚类方法。聚类算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分为k个类别，算法描述如下：

第一步：适当选择k个类的初始中心，最初一般为随机选取；

第二步：在每次迭代中，对任意一个样本，分别求其到k个中心的欧式距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；

第三步：利用均值方法更新该k个类的中心的值；

第四步对于所有的k个聚类中心，重复前两步，类的中心值的移动距离满足一定条件时，则迭代结束，完成分类。总的来说，聚类算法的原理简单，效果也依赖于k值和类中初始点的选择。

为什么说聚类算法是应用最广泛的机器学习算法呢？因为它解决了数据分析、模式识别、用户画像和广告推荐、新闻推送和图像分割等很多实际问题。关于聚类算法的原理大家都明白了吗？如果想要更加深入学习并理解聚类算法的原理，大家可以在博学谷官网进行免费的视频学习。该课程将会详细为大家讲解聚类算法的原理，算法效果的衡量标准，基于Kmeans算法进行改进的优化方法。另外，还会讲解DBSCAN、层次聚类、谱聚类、Mean Shift聚类、SOM聚类、AP聚类等高阶算法。最后课程会通过文本文档，客户价值两个综合实践案例，加强大家聚类算法的实际应用能力。最后完成课程的学习，大家可以通过k-means算法了解聚类算法的原理和基本流程，学会评估及优化聚类算法的方法并且深入了解其他常见聚类算法。

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