K-Means聚类算法公式

K-Means聚类算法的公式如下：

1. 初始化：选择K个初始聚类中心点。
2. 分配：将每个样本数据点分配到距离其最近的聚类中心点。
3. 更新：根据分配的聚类结果，更新每个聚类中心点的位置为其包含的样本数据点的均值。
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心点不再发生明显变化或达到预定的迭代次数。

其中，聚类中心点的位置可以用向量表示，样本数据点与聚类中心点之间的距离可以使用欧氏距离、曼哈顿距离等度量方式来计算。