K-means通常可以应用于维数、数值都很小且连续的数据集，比如：从随机分布的事物集合中将相同事物进行分组。
在进行计算机科学和数据分析领域的毕业设计时，选择一个合适的题目非常重要。毕业设计的题目应该直接与你的兴趣和专业技能相关，同时也要有一定的挑战性。近年来，机器学习和数据挖掘作为热门研究领域，k-means算法被广泛应用于聚类分析。因此，本文将介绍一些关于使用k-means算法进行毕业设计的题目。
图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象的过程。使用k-means算法可以将具有类似特征的像素聚类到一起，从而实现图像分割。你可以选择一个特定的图像数据集，并实现一个基于k-means算法的图像分割算法。通过在图像上进行聚类，你可以将图像的不同部分标记为不同的类别，从而实现自动图像分割。
在当前数字化时代，大量的用户行为数据被收集和存储。使用k-means算法可以对这些用户行为数据进行聚类分析，从而揭示出不同用户群体的行为模式和偏好。你可以选择一个合适的用户行为数据集，并使用k-means算法将用户聚类成不同的群体。通过分析不同群体的行为模式，你可以为企业提供个性化的推荐系统或定制化的营销策略。
航空公司通常会收集和存储大量的客户数据，如乘客的航班偏好、消费习惯等。使用k-means算法可以对这些客户数据进行聚类分析，从而帮助航空公司了解不同类型的客户群体。你可以选择一个航空公司的客户数据集，并使用k-means算法将客户分为不同的群体。通过分析不同群体的特征和偏好，航空公司可以制定更加精准的市场推广策略和客户服务。
随着健康数据的不断积累，医疗行业对于对大数据的分析需求也越来越高。使用k-means算法可以对医疗数据进行聚类分析，从而揭示出不同疾病类型和治疗效果之间的关联性。你可以选择一个医疗数据集，并使用k-means算法将病人分为不同的群体。通过分析不同群体的疾病类型和治疗效果，你可以为医疗机构提供指导性的决策建议。
电商平台通常会收集和存储大量的用户评论数据。使用k-means算法可以对这些评论数据进行情感分析和聚类分析，从而了解用户对产品或服务的满意度和不满意度。你可以选择一个电商评论数据集，并使用k-means算法将评论聚类为不同的类别。通过分析不同类别的评论内容和情感倾向，电商平台可以改进产品和服务，提供更好的用户体验。
总之，k-means算法是一种强大的聚类分析方法，在各个领域都有广泛的应用。选择一个合适的k-means毕业设计题目，将有助于你深入研究机器学习和数据挖掘，提高你的实践能力和专业技能。
K-Means优点：
1）原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快。
2）聚类效果较优。
3）算法的可解释度比较强。
4）主要需要调参的参数仅仅是簇数k。
K-Means缺点：
1）K值的选取不好把握
2）对于不是凸的数据集比较难收敛
3）如果各隐含类别的数据不平衡，比如各隐含类别的数据量严重失衡，或者各隐含类别的方差不同，则聚类效果不佳。
4） 采用迭代方法，得到的结果只是局部最优。
5） 对噪音和异常点比较的敏感(改进1：离群点检测的LOF算法，通过去除离群点后再聚类，可以减少离群点和孤立点对于聚类效果的影响；改进2：改成求点的中位数，这种聚类方式即K-Mediods聚类（K中值）)。
Kmeans是一种无监督的基于距离的聚类算法，其变种还有Kmeans++。
kmeans数据集格式
1-分配：样本分配到簇。2-移动：移动聚类中心到簇中样本的平均位置。
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。
终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。
今天我们来学习 K-Means 算法，这是一种非监督学习。所谓的监督学习和非监督学习的区别就是样本中是否存在标签，对于有标签的样本做分析就是监督学习，而对没有标签的样本做分析就属于非监督学习。
K-Means 解决的是聚类的问题，就是把样本根据某些特征，按照某些中心点，聚类在一起，从而达到分类的效果。K 代表的是 K 类，Means 代表的是中心，所以该算法的本质其实就是确定 K 类的中心点，当我们找到中心点后，也就完成了聚类。
聚类的应用场景是非常多的，比如给用户群分类，对用户行为划分等待，特别是在没有标签的情况下，只能只用聚类的方式做分析。
1)K均值和DBSCAN都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法，但是K均值一般聚类所有对象，而DBSCAN丢弃被它识别为噪声的对象。
2)K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。
3)K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇。DBSCAN可以处理不同大小或形状的簇，并且不太受噪声和离群点的影响。当簇具有很不相同的密度时，两种算法的性能都很差。
4)K均值只能用于具有明确定义的质心（比如均值或中位数）的数据。DBSCAN要求密度定义（基于传统的欧几里得密度概念）对于数据是有意义的。
5)K均值可以用于稀疏的高维数据，如文档数据。DBSCAN通常在这类数据上的性能很差，因为对于高维数据，传统的欧几里得密度定义不能很好处理它们。
6)K均值和DBSCAN的最初版本都是针对欧几里得数据设计的，但是它们都被扩展，以便处理其他类型的数据。
7)基本K均值算法等价于一种统计聚类方法（混合模型），假定所有的簇都来自球形高斯分布，具有不同的均值，但具有相同的协方差矩阵。DBSCAN不对数据的分布做任何假定。
8)K均值DBSCAN和都寻找使用所有属性的簇，即它们都不寻找可能只涉及某个属性子集的簇。
9)K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇。
10)K均值算法的时间复杂度是O(m)，而DBSCAN的时间复杂度是O(m^2)，除非用于诸如低维欧几里得数据这样的特殊情况。
11)DBSCAN多次运行产生相同的结果，而K均值通常使用随机初始化质心，不会产生相同的结果。
12)DBSCAN自动地确定簇个数，对于K均值，簇个数需要作为参数指定。然而，DBSCAN必须指定另外两个参数：Eps（邻域半径）和MinPts（最少点数）。
13)K均值聚类可以看作优化问题，即最小化每个点到最近质心的误差平方和，并且可以看作一种统计聚类（混合模型）的特例。DBSCAN不基于任何形式化模型。
Kmeans模型是一个原理较为简单的聚类模型，Kmeans模型的一般操作步骤是：
①随机选择k个点作为初始类心。
②计算每个元素和k个类心之间的距离并归类到最近的类里面。
③以每个类的均值作为新的类心。
④重复2和3知道所有的类心不再变化。
是完成一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。
终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。简单来说就是机器人的学习作业
K-means聚类算法是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目K，K由用户指定，K均值算法根据某个距离函数反复把数据分入K个聚类中。
K-means算法的思想是，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。而K中心点算法通过对K-means算法计算簇的方法加以改进得来，基于最小生成树的K中心点算法通过对K中心点算法求取初始中心点的方法改进得来。
参数：
n_clusters：int型，生成的聚类数，默认为8。
max_iter：int型，执行一次k-means算法所进行的最大迭代数。 默认值为300。
n_init：int型，用不同的聚类中心初始化值运行算法的次数，最终解是在inertia意义下选出的最优结果。默认值为10。
init：有三个可选值：'k-means++'、'random'、或者传递一个ndarray向量。
(1).k-means++：用一种特殊的方法选定初始质心从而能加速迭代过程的收敛
(2).random：随机从训练数据中选取初始质心。
(3).如果传递的是一个ndarray，则应该形如(n_clusters,n_features)并给出初始质心。
默认值为'k-means++'。
tol：float型，默认值=1e-4与inertia结合来确定收敛条件。
n_jobs：int型。指定计算所用的进程数。内部原理是同时进行n_init指定次数的计算。
(1).若值为-1，则用所有的CPU进行运算。若值为1，则不进行并行运算，这样的话方便调试。
(2).若值小于-1，则用到的CPU数为(n_cpus+1+n_jobs)。因此如果 n_jobs值为-2，则用到的CPU数为总CPU数减1。
random_state：整形或 numpy.RandomState 类型，可选。
用于初始化质心的生成器(generator)。如果值为一个整数，则确定一个seed。此参数默认值为numpy的随机数生成器。
