kmeans聚类是什么意思

k-means聚类是一种常见的无监督机器学习算法，用于将一组数据分成多个不同的群组，使得每个数据点都属于其相应的群组，同时最小化群组内部数据点的方差。

该算法的主要思想是首先随机选择$k$个初始中心点（centroid），然后将其他数据点分配到与其最近的中心点所在的群组中。接着，重新计算每个群组的中心点，再次将数据点分配到最近的中心点所在的群组中。重复这个过程，直到中心点不再发生变化或达到预定的迭代次数为止。

k-means聚类算法的优点是简单易懂，计算效率高，适用于大规模数据集。它的应用场景包括图像分割、数据压缩、客户细分等。但是，该算法需要人为设定$k$值，且对于不同的初始中心点选择，可能会得到不同的聚类结果。