k-means(聚类):k-means 是一种基于距离度量的聚类算法

。K-means聚类算法是将数据集分成预定数量的簇，其中每个数据点属于与其距离最近的簇的特定簇。该算法适合处理高维数据，并且是分析大型数据集的有效方式。 K-means的过程中，首先随机选择K个点作为初始质心，然后将数据点与最近的质心分配到一个簇中，接着重新计算每个簇的中心点，并将新计算的质心作为每个簇的新中心点。这个过程不断地重复，直到质心不再改变或达到预先设定的迭代次数为止，最终实现聚类目的。