k均值聚类算法k-means

k均值聚类算法（k-means clustering）是一种常见的聚类算法，它可以将一组数据分成k个不同的类别，使得同一个类别中的数据相似度较高，不同类别之间的相似度较低。该算法以欧氏距离作为相似度的度量标准，通过不断迭代来找到最优的聚类结果。在算法执行过程中，首先随机选择k个数据点作为初始聚类中心，然后将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的类别中，再重新计算每个类别的聚类中心，不断迭代直到满足停止条件。