K-means聚类算法

K-means聚类算法是一种常见的无监督学习算法，它将数据集分成K个簇，每个簇包含最接近它们的中心点。算法的过程是先随机选择K个中心点，然后将每个数据点分配到最近的中心点所在的簇中，接着重新计算每个簇的中心点，直到簇的中心点不再变化，算法结束。K-means聚类算法的优点是简单易懂，并且在处理大数据集时非常有效。但是，它也有一些缺点，例如对于不同密度和不同大小的簇表现不佳。