K-means聚类原理

K-means聚类是一种无监督学习算法，其原理如下：

1. 首先选定聚类中心的个数K和数据集。

2. 随机选取K个点作为K个聚类中心。

3. 对于每个数据点，计算其与K个聚类中心的距离，将其归为距离最近的聚类中心所在的类别。

4. 计算每个聚类的中心点，并将其作为新的聚类中心。

5. 重复第3、4步，直到聚类中心不再变化或者达到预设的迭代次数。

K-means聚类的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点与所属簇的中心点之间的距离最小化。这个过程可以通过最小化误差平方和（SSE）来实现，即让所有数据点到所属簇的中心点距离的平方和最小化。K-means聚类算法的时间复杂度为O(k*n*d)，其中k为聚类中心的个数，n为数据集的大小，d为数据点的维度。