k-means聚类算法数据集

k-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为k个不同的簇。在k-means算法中，每个簇由一个质心（centroid）来代表，样本被分配到与其最近的质心所对应的簇中。

数据集是指用于进行聚类分析的一组数据样本。在k-means算法中，数据集是由一系列特征向量组成的。每个特征向量代表一个样本，其中包含了多个特征的值。

k-means算法的步骤如下：
1. 随机选择k个质心作为初始值。
2. 将每个样本分配到与其最近的质心所对应的簇中。
3. 更新每个簇的质心，即计算每个簇中所有样本的平均值，并将其作为新的质心。
4. 重复步骤2和步骤3，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

k-means算法的目标是最小化样本与其所属簇质心之间的距离，通常使用欧氏距离作为距离度量。