输入k-means聚类算法的数据

K-means聚类是一种基于密度的无监督学习算法，它主要用于将数据集划分为预设数量（k）的类别，假设数据呈现球形或椭圆形的簇状分布。该算法对输入数据的要求如下：

1. **数值型数据**（Numerical data）：K-means只适用于数值型数据，因为它是通过计算各个样本之间的欧几里得距离来进行分群的。这些数据可以是整数或浮点数，如身高、体重、股票价格等。

2. **连续数据**（Continuous data）：数据应该是一个连续的空间，例如二维或高维空间中的坐标点，适合做平滑分界。

3. **固定大小向量**（Fixed-length vectors）：每个样本需表示为固定的维度向量，这意味着所有样本必须具有相同数量的特征。

4. **无标签数据**（Unlabeled dataset）：由于是无监督学习，K-means不需要预先知道每个样本属于哪一类别。

5. **期望簇的数量已知**（Number of clusters is given）：需要提供k的值，代表预期的聚类数目。

6. **数据质量良好**：尽量消除噪声和异常值，因为它们可能会影响聚类结果。