机器学习kmeans 包络

K-means是一种聚类算法，用于将数据点分为不同的组或簇。在K-means中，每个簇由一个质心表示，该质心是簇中所有点的平均值。算法通过不断地迭代来优化簇的分配和质心位置，直到满足收敛条件为止。

K-means的包络可以指两个方面：

1. K-means的用途：K-means可用于数据挖掘、图像分析、生物信息学、市场营销等领域，以发现数据中的模式和结构。

2. K-means的实现：K-means算法可以使用许多机器学习库实现，如scikit-learn、TensorFlow等。在使用这些库时，可以选择不同的参数和初始化方法来影响算法的性能和结果。