7k means聚类算法原理与应用场景深度解析
7k means是一种改进的k-means聚类算法，通过优化初始中心点选择和聚类数确定方法，提升了传统聚类算法的性能。该算法名称中的7k代表七种不同的初始中心点选择策略，means表示均值计算的核心思想，能够有效解决传统k-means算法对初始值敏感的问题。
在数据挖掘领域，7k means算法广泛应用于客户细分、图像分割、异常检测等场景，具有计算效率高、实现简单等优势。
与标准k-means相比，7k means通过多次随机初始化降低局部最优风险，同时引入轮廓系数等指标自动确定最佳聚类数量。
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