kmeans聚类算法原理介绍

K-means算法是一种基于距离的聚类算法，它通过计算对象之间的距离来评估它们的相似性。算法的目标是将数据集划分为紧凑而独立的簇，其中每个簇由距离较近的对象组成。算法的过程如下：

1. 随机选择k个初始聚类中心点。
2. 计算每个对象与各个聚类中心的距离，并将对象分配给距离最近的聚类中心所属的簇。
3. 更新每个簇的中心点，即计算簇中所有对象的平均值，并将其作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和步骤3，直到达到指定的迭代次数或者簇的中心点不再发生明显的变化（即算法收敛）。

K-means算法的停止迭代条件可以是达到指定的迭代次数，或者簇的中心点不再发生明显的变化。

可以使用欧氏距离来计算对象之间的距离，该距离度量了对象之间的几何距离。

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相关问题:
1. K-means算法有哪些应用领域？
2. K-means算法的优缺点是什么？
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