K-Means聚类算法

K-Means是一种常见的聚类算法，它的目标是将一组数据点分成K个簇。它的基本思想是：通过迭代的方式，不断优化簇的中心点，直到满足一定的收敛条件为止。

具体来说，K-Means算法的步骤如下：

1. 随机选择K个点作为初始簇中心。

2. 对于每个数据点，计算它到每个簇中心的距离，并将它归为距离最近的簇。

3. 对于每个簇，重新计算它的中心点，即将属于该簇的所有数据点的坐标求平均。

4. 重复步骤2和3，直到簇中心不再发生变化或者达到最大迭代次数为止。

K-Means算法的优点是简单、易于理解和实现，但它也有一些缺点。例如，它对初始簇中心的选择比较敏感，如果初始簇中心选的不好，可能会导致算法陷入局部最优解。此外，在处理非凸形状的簇时，K-Means算法的表现也不是很好。