sklearn kmeans多维数据 聚类算法

sklearn中的KMeans算法是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为预先指定的K个簇。它是一种无监督学习算法，可以对多维数据进行聚类。

KMeans算法的基本思想是通过迭代的方式将数据点分配到K个簇中，使得每个数据点与所属簇的质心之间的距离最小化。具体步骤如下：
1. 随机选择K个初始质心。
2. 将每个数据点分配到与其最近的质心所属的簇。
3. 更新每个簇的质心，即计算每个簇中所有数据点的平均值。
4. 重复步骤2和3，直到质心不再发生变化或达到最大迭代次数。

KMeans算法的优点是简单且易于实现，适用于大规模数据集。然而，它也有一些限制，例如对初始质心的选择敏感，可能会陷入局部最优解。