k-means聚类分析算法

k-means聚类分析算法是一种常用的无监督机器学习算法，用于将数据集中的样本划分为不同的类别。该算法的核心思想是通过计算样本之间的距离，将样本分配到距离最近的簇中，从而实现数据的聚类。

算法的步骤如下：
1. 初始化：随机选择K个初始中心点（簇心）。
2. 分配：计算每个样本点与中心点之间的距离，并将样本分配到距离最近的簇中。
3. 更新：根据分配结果，重新计算每个簇的中心点。
4. 重复步骤2和步骤3，直到簇心不再发生变化或达到预定迭代次数。

k-means聚类分析算法的优点是简单、易于实现，并且在处理大规模数据集时也具有较高的效率。然而，该算法的结果可能会受到初始中心点的选择和数据分布的影响，因此需要多次运行算法以获得更好的聚类效果。此外，k-means算法对于数据集中簇的形状和大小敏感，可能无法很好地处理非凸形状或不均匀大小的簇。