K均值聚类属于哪种聚类方法？

K均值聚类属于哪种聚类方法？

A.密度聚类

B.原型聚类

C.层次聚类

D.图聚类

正确答案：B

答案解析：

密度聚类（A选项）：密度聚类是基于数据点的密度分布来进行聚类。它将数据空间中密度相连的区域划分为一个聚类，能识别出任意形状的聚类，并且可以发现数据集中的噪声点。典型算法如DBSCAN。而K均值聚类并不依赖数据点的密度分布来形成聚类，所以A选项错误。

原型聚类（B选项）：原型聚类的核心是根据事先确定的原型对象来对数据点进行划分。在K均值聚类中，首先随机初始化K个聚类中心（即原型对象），然后通过计算每个数据点到这K个聚类中心的距离，将数据点划分到距离最近的聚类中心所代表的类别中。之后不断更新聚类中心，重复划分过程，直到聚类中心不再变化或满足一定的收敛条件。整个过程围绕聚类中心（原型）展开，因此K均值聚类属于原型聚类，B选项正确。

层次聚类（C选项）：层次聚类是基于数据点之间的相似性，通过建立树形的聚类结构来进行聚类。它分为凝聚式（从每个数据点作为一个单独的类开始，逐步合并相似的类）和分裂式（从所有数据点属于一个大类开始，逐步分裂为小类）两种方式。K均值聚类并不构建树形结构，与层次聚类的原理不同，所以C选项错误。

图聚类（D选项）：图聚类是将数据点看作图的节点，数据点之间的关系用边来表示，通过对图结构进行分析和划分来实现聚类。常见方法如谱聚类。K均值聚类不涉及图结构的构建和分析，所以D选项错误。