K-Means 算法

K-Means 算法是一种常见的无监督学习算法，用于聚类分析。它的目标是将一组数据点分成 k 个不同的簇，使得每个数据点都属于离它最近的簇中心。

K-Means 算法的工作流程如下：
1. 随机选择 k 个初始簇中心点。
2. 对于每个数据点，计算其与每个簇中心的距离，并将其分配到距离最近的簇中心所属的簇。
3. 更新每个簇的中心点，将其设置为该簇内所有数据点的平均值。
4. 重复步骤2和3，直到达到收敛的条件（例如，簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数）。

K-Means 算法有一些优点，如易于实现和理解，并且对大规模数据集也有效。然而，它也有一些缺点，比如对初始簇中心的选择敏感，容易陷入局部最优解，并且对于非球形簇的数据分布效果可能不佳。

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