模拟c均值算法概念简述

C均值算法（C-Means Algorithm）是一种基于聚类的无监督学习算法，用于将一组未经标记的数据集划分为若干个不同的类别。其目标是将数据集中的样本划分为k个簇（Cluster），使得同一簇内的样本相似度高，不同簇之间的相似度低。在C均值算法中，每个簇都由一个质心（Centroid）来表示，它是该簇内所有样本的平均值。算法基于迭代的思想，通过不断更新每个簇的质心以及每个样本所属的簇，来达到最优的聚类效果。C均值算法被广泛应用于数据挖掘、图像分割、模式识别等领域。