K-means聚类算法概述

K-means聚类算法是一种无监督学习算法，它将样本集合分成K个簇，每个簇内的样本点相似度较高，而不同簇之间的样本点相似度较低。K-means聚类算法的基本步骤如下：

1. 随机选择K个点作为初始的聚类中心。

2. 对于每个样本点，计算其与K个中心点的距离，并将其归为距离最近的中心点所代表的簇。

3. 对于每个簇，重新计算其中所有样本点的均值，作为新的中心点。

4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

K-means聚类算法的优点在于其简单易懂、易于实现，适用于大规模数据集的聚类。缺点在于其需要预先指定簇的数量K，并且对于不同的初始中心点，聚类结果可能不同。为了解决这个问题，可以多次运行算法并选择最优的聚类结果。