K-means聚类模型简述

K-means聚类模型是一种常见的无监督学习方法，其目标是将数据集划分成K个簇，使得每个簇内的数据点之间的距离最小，而不同簇之间的距离最大。该算法依赖于初始的簇中心的选择，然后通过迭代的方式不断调整簇中心的位置，直到满足收敛条件为止。K-means聚类模型的应用非常广泛，如市场分析、图像分割等领域。