K-means聚类算法

K-means 聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据点分为 k 个不同的类别。该算法将数据点聚类为离其最近的聚类中心，然后通过迭代更新聚类中心和重新分配数据点的聚类来最小化总体的聚类误差。算法的核心是通过计算欧几里得距离来确定数据点与聚类中心的距离。

K-means 算法的主要步骤如下：

1. 选择 k 个初始聚类中心，可以是随机选择或者通过其他方法选择。

2. 对每个数据点计算其到每个聚类中心的距离，并将其分配到离它最近的聚类中心所属的聚类。

3. 对于每个聚类，重新计算其聚类中心为其中所有数据点的平均值。

4. 重复步骤2和3，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。

K-means 算法的优点是简单且易于实现，同时也适用于大规模数据集。但是，其需要预先指定聚类数量 k，并且对于不同的初始聚类中心选择可能会导致不同的聚类结果。