k-means 聚类

K-means聚类是一种常用的基于欧式距离的聚类算法，它通过将数据集划分为多个不同的类别，使得类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小。\[3\]该算法的基本思想是，首先随机选择k个初始质心，然后将每个样本点分配到与其最近的质心所代表的簇中，接着更新质心的位置，重复这个过程直到质心的位置不再改变或达到预定的迭代次数。\[1\]K-means聚类算法的优点是简单、高效，适用于大规模数据集。它可以用于数据挖掘、图像分割、模式识别等领域。\[2\]在实际应用中，我们可以根据需要选择合适的聚类数目，通过观察聚类效果来评估算法的性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [k-means聚类算法详解](https://blog.csdn.net/magicmens/article/details/129983528)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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