K 均值聚类算法-C#

K 均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，它将数据集分成 K 个聚类，每个聚类包含最相似的数据点。该算法的基本思想是：随机选择 K 个数据点作为聚类中心，然后将每个数据点分配给最近的聚类中心，重新计算聚类中心，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。该算法的优点是简单易懂，计算速度快，但对于数据集分布不均匀或存在噪声的情况，效果可能不佳。