kmeans聚类算法计算方法

K-means聚类算法是一种常用的无监督机器学习方法，用于将数据集分成K个不同的簇（clusters），每个簇由最接近其质心（centroid）的数据点组成。以下是K-means算法的主要步骤：

1. **选择K值**：确定要找的簇的数量K。

2. **初始化质心**：随机从数据集中选择K个点作为初始质心（Centroids）。

3. **分配数据点**：对于每个数据点，计算它到所有质心的距离，并将其分配给最近的质心所在的簇。

4. **更新质心**：对每个簇内的所有数据点求平均，将新的平均值作为该簇的新质心。

5. **重复迭代**：如果某个簇的质心发生了变化，重复步骤3和4。否则，当数据点的簇不再改变或达到预设的最大迭代次数时，停止。

6. **结果输出**：最后得到的K个质心就是数据集的聚类中心，每个数据点所属的簇则表示其最终的类别。