sklearn.KMeans

sklearn.KMeans是一种用于聚类分析的机器学习算法。它将数据点分成k个不同的簇，使得每个数据点属于距离最近的簇。KMeans算法通过迭代的方式不断更新簇的中心点，直到达到收敛条件。

KMeans算法的参数包括：
- n_clusters: 簇的数目，也就是要将数据分成几类。
- init: 初始化簇中心的方法，默认是'k-means++'，表示使用k-means++的方法来选择初始簇中心。
- n_init: 用不同的初始簇中心运行算法的次数，以选择最好的聚类结果。
- max_iter: 算法的最大迭代次数。
- tol: 收敛的阈值。
- precompute_distances: 是否提前计算距离，默认是'auto'，表示根据数据量自动选择是否提前计算距离。

以下是一些