15 | K-means 聚类算法：如何挖掘高价值用户？

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

K-means算法是一种无监督学习算法，用于对数据进行聚类分组。该算法通过计算样本点之间的距离，将它们划分到K个类别中，以便找到相似数据的特征并划分成不同的类别。其原理类似于大学新生根据兴趣爱好加入不同社团的情景，即“人以群分，物以类聚”。K-means算法的解决过程包括选择初始质心、计算距离、更新质心等步骤，直到聚类中心不再改变为止。确定K值是一个关键问题，通常需要通过尝试不同K值并计算平均距离来确定最佳聚类数。K-means算法在无监督学习中具有广泛应用，可用于挖掘高价值用户、智能客服等场景，帮助快速理解数据特征并进行有效分类。 K-means算法的应用案例包括对用户进行分层，文本聚类、售前辅助和风险监测等。该算法的优点在于原理简单、程序实现容易、运算效率高、可解释性强，适用于处理绝大多数聚类问题。然而，K-means算法也存在一些缺点，如受噪声影响较大、准确度不如监督学习算法等。 总的来说，K-means算法是机器学习领域中处理无监督学习最流行、经典的聚类分析方法之一。它适用于文本聚类和用户分类等场景，具有广泛的应用前景。