、k-means聚类算法原理 k-means聚类算法以k为参数,把n个对象分为k个簇,以使簇内的

对象相似度最大，簇间相似度最小。其基本流程如下：

1. 随机选择k个中心点作为初始的聚类中心。
2. 对于每个对象，计算其与各个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的聚类中心所在的簇中。
3. 对于每个簇，重新计算其中所有对象的平均值，作为该簇的新聚类中心。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心的位置不再发生变化，或达到预定的迭代次数。

在这个过程中，需要选择合适的距离度量函数，常用的有欧式距离和曼哈顿距离。同时，还需要选择合适的簇数k，这可以通过手动选择或者使用一些聚类评估指标进行确定。