欢迎购买机器专栏，本文重点：K均值算法是一种无监督学习的聚类算法，其目标是将数据集分成K个互不相交的簇，使得簇内的数据点相似度较高，簇间的相似度较低。该算法的主要思想是通过迭代，不断更新每个簇的质心，直到达到收敛的状态，K均值算法的基本原理是将数据集分成K个簇，每个簇都有一个质心，算法的流程如下：1.随机选择K个数据点作为初始质心。
3.更新每个簇的质心。4.重复步骤2和3，直到收敛为止。K均值算法的优点包括：1.简单易实现，计算速度快。2.可以处理大规模数据集。3.对于一些均匀分布的数据集，K均值算法效果较好。K均值算法的缺点包括：1.对于非球形的簇，效果不佳。2.对于离群点敏感。3.需要事先指定簇的个数K，而K的选择对聚类结果有很大的影响为了克服K均值算法的缺点，研究者们提出了一系列的改进方法，包括：1.K-Medoids算法：使用簇中的一个点作为质心，而不是使用簇的平均值。
1、平均 算法在粗化过程中，一个结果网格块往往包含多个输入网格块，因此结果网格块的赋值需要计算多个输入网格块的平均值。平均值的计算方法可分为简单平均法和组合方向平均法。1.简单平均法简单平均法主要用于计算标量平均值，如孔隙度和饱和度。它们也可用于计算所有方向上有效渗透率的近似值。(1)算术平均算术平均技术是最简单、最直观的方法。
同时证明了算术平均值是任意给定方向上结果网格有效渗透率的理论上限。其表达式如下:油气田开发地质公式中:PA结果网格块的属性值；Pn输入网格块的属性值；Wn输入网格块的体积(重量)，(2)几何平均对于同一数据，几何平均值小于算术平均值。几何平均可表示为:油气田开发地质注:若PN = 0，PG = 0；中频P。