🔑 名詞卡
K-Means（K 均值聚類，K-Means Clustering）
🎯 定義
非監督式學習中廣泛使用的聚類演算法，將數據分為若干個不同的群組，每個群組內的數據具有高度的相似性。
應用
- 市場區隔：企業利用 K-Means 分析客戶購買行為，將消費者分為不同類別以制定精確行銷策略。
- 異常檢測：如網路安全領域，藉由聚類模型識別異常數據，及時發現潛在安全威脅。
易混淆
- vs PCA：K-Means 是聚類演算法（分群），PCA 是降維演算法（壓縮特徵空間），兩者同屬非監督式學習但目的不同。
📖 課文原文「K 均值聚類（K-Means Clustering）是一個廣泛使用的演算法，它將數據分為若干個不同的群組，每個群組內的數據具有高度的相似性。」