k-means聚类算法实验原理

K-means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个簇，每个簇包含最接近其质心的数据点。K-means算法的实现过程如下：

1. 随机选择K个点作为初始质心。
2. 将每个数据点分配到最近的质心所在的簇中。
3. 重新计算每个簇的质心。
4. 重复步骤2和3，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

K-means算法的优点是简单易懂、计算速度快，但也存在一些缺点，如对初始质心的选择敏感、容易陷入局部最优解等。