K-Means聚类分析建模过程

K-Means聚类分析建模过程如下：

1. 确定聚类数K：首先需要确定需要将数据分成多少个聚类。可以通过观察数据集的特征和目标来确定聚类数。

2. 选择初始聚类中心：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。

3. 计算每个数据点到聚类中心的距离：对于每个数据点，计算它到每个聚类中心的距离，选择距离最近的聚类中心作为该数据点所属的聚类。

4. 更新聚类中心：对于每个聚类，计算其中所有数据点的平均值，将该平均值作为新的聚类中心。

5. 重复步骤3和4，直到聚类中心不再改变或达到预设的迭代次数。

6. 输出聚类结果：最终的聚类结果为每个数据点所属的聚类。

需要注意的是，K-Means聚类分析建模过程是一种迭代过程，每次更新聚类中心后会重新分配数据点的聚类，因此每个数据点最终所属的聚类可能会发生变化。此外，K-Means聚类分析对于初始化聚类中心的选择比较敏感，不同的初始聚类中心可能会导致不同的聚类结果。因此，通常会进行多次迭代，并选择聚类结果最优的一次作为最终结果。