kmeans算法的大致原理

K-means算法是一种聚类算法，其基本原理是将数据集分成K个簇，每个簇包含最接近其质心的数据点。算法的步骤如下：

1. 随机选择K个数据点作为初始质心。

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最大迭代次数。

5. 输出最终的簇划分结果。

K-means算法的优点是简单易实现，适用于大规模数据集；缺点是需要预先指定簇的数量K，且对初始质心的选择敏感，容易陷入局部最优解。