k-means 聚类有什么用

K-Means聚类算法可以用于将数据点划分为K个不同的类簇，通过计算数据点之间的距离来确定它们的相似度，并使每个簇的中心尽可能接近其中的数据点。这种聚类方法可以帮助我们在没有预先定义类别的情况下对数据进行分类和分组，从而更好地理解数据的结构和特征。

K-Means聚类算法的应用非常广泛。例如，在市场分析中，我们可以使用K-Means聚类来识别具有相似购买行为的消费者群体。在图像处理中，K-Means聚类可以用于图像分割，将图像中的像素点分为不同的区域。在推荐系统中，K-Means聚类可以用于根据用户的兴趣和行为将用户分组。