kmeans聚类算法概述

K-means聚类算法是一种常用的无监督机器学习方法，用于数据集的分组或分区，目的是将相似的数据点聚集在一起形成不同的簇。以下是K-means聚类算法的主要步骤和概念：

1. **选择K值**：首先确定要创建的簇的数量（K），这通常基于领域知识或通过尝试不同的K值并评估结果来确定。

2. **初始化簇中心**：随机选取K个数据点作为初始的簇中心（也称为质心）。

3. **分配数据点**：对于数据集中的每个数据点，计算其与每个簇中心的距离，并将其分配到距离最近的簇。

4. **更新簇中心**：重新计算每个簇中所有数据点的均值，将这个新的均值作为簇的新中心。

5. **迭代过程**：重复步骤3和4，直到簇中心不再改变，或者达到预设的最大迭代次数。

6. **结果评估**：形成的簇就是最终的聚类结果，可以通过轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等指标评估聚类质量。