K-means聚类算法的含义

K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的簇。该算法的目标是最小化数据点与所属簇中心之间的平方距离之和。

算法步骤如下：
1. 随机选择K个初始簇中心点。
2. 将每个数据点分配给距离最近的簇中心点。
3. 更新每个簇的中心点为该簇内所有数据点的平均值。
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定的迭代次数。

K-means聚类算法的优点包括简单易实现、计算效率高等。它可以应用于各种领域，如图像分割、文本聚类、推荐系统等。