k-means算法介绍

k-means算法是一种无监督的聚类算法，用于将数据集分为k个不同的类别或簇。该算法通过迭代的方式不断优化簇中心点的位置，直到满足停止条件为止。

k-means算法的流程如下：

1. 随机选择k个点作为簇中心点；
2. 将每个数据点分配到距离其最近的簇中心点所在的簇；
3. 重新计算每个簇的中心点；
4. 重复步骤2和步骤3，直到簇中心点不再发生变化或达到预设的迭代次数。

其中，簇中心点的计算使用簇中所有数据点的平均值来表示。k-means算法可以使用不同的距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等。

需要注意的是，k-means算法对于初始簇中心点的选择非常敏感，不同的初始值会导致不同的聚类结果。因此，通常需要多次运行算法，选择最优的聚类结果。