K均值聚类算法流程图

K均值聚类是一种无监督机器学习算法，用于将数据集分成预设数量的类别（簇）。其基本流程图包括以下几个步骤：

1. **初始化**：随机选择k个初始质心（中心点），通常这些质心代表数据集中各簇的初始估计。

2. **分配数据**：对于每个数据点，计算它与所有质心的距离，将其归属到最近的质心所对应的簇。

3. **更新质心**：计算每个簇中所有数据点的平均值，将这个平均值作为新的质心位置。

4. **迭代**：重复步骤2和3，直到满足某个停止条件，比如达到预定的最大迭代次数、质心不再发生变化，或者簇内方差不再降低等。

5. **结果评估**：得到最终的k个簇及其对应的质心，可以使用轮廓系数、DBSCAN等方式评估聚类效果。

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k均值聚类算法实现的伪代码或流程图

以下是 k 均值聚类算法的伪代码：

1. 随机选择 k 个数据点作为初始质心
2. 对于每个数据点，计算其与 k 个质心的距离，并将其归到距离最近的质心的集群中
3. 计算每个集群内所有数据点的平均值，并将其作为新的质心
4. 重复步骤 2 和 3，直到质心不再变化或达到预定的迭代次数

以下是 k 均值聚类算法的流程图：