K-Means聚类步骤

K-Means聚类步骤如下：

1. 随机选择k个质心，这些质心将作为聚类的中心点。

2. 将数据集中的每个点分配给最近的质心，形成k个簇。

3. 计算每个簇的平均值，将这些平均值作为新的质心。

4. 重复步骤2和步骤3，直到质心不再改变或达到预定的迭代次数。

5. 最终得到k个簇，每个簇包含一组相似的数据点。

K-Means聚类的关键是如何选择k值，以及如何初始化质心。常见的选择k值的方法有手肘法和轮廓系数法。初始化质心的方法也有很多，一般来说可以随机选择数据集中的k个点作为质心，或者根据一定的规则选择。