k-means聚类分析类簇

k-means聚类分析是一种常用的无监督机器学习算法，用于将一组数据点分成多个类簇。该算法的主要思想是将数据点划分为k个类簇，每个类簇的中心点（也称为质心）尽可能接近该类簇中的所有数据点。具体步骤如下：

1. 随机选择k个点作为初始质心。
2. 对于每个数据点，计算其与k个质心的距离，将其分配到距离最近的质心所属的类簇中。
3. 更新每个类簇的质心位置为该类簇中所有数据点的平均值。
4. 重复步骤2和3，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

通过k-means聚类分析，我们可以将数据点进行分类，并找到每个类簇的中心点，以及样本与中心点的距离，这些信息可以被用来理解数据，进行可视化展示等应用。