​本代码实现了K均值聚类

资 源 简 介

​本代码实现了K均值聚类

详 情 说 明

K均值聚类是一种经典的机器学习算法，主要用于将数据点自动分组为K个不同的类别。其核心思想是通过迭代优化来寻找数据的最佳分组方式，使得同一组内的数据点尽可能相似，而不同组之间的数据点尽可能不同。

对于初学者来说，K均值聚类的实现逻辑通常包含几个关键步骤：首先随机选择K个初始中心点，然后计算每个数据点到这些中心点的距离，并将其分配到最近的中心点所在的组。接着，根据新的分组情况重新计算各个组的中心点，并重复以上过程，直到中心点不再发生显著变化或达到最大迭代次数。

通过这种方式，K均值聚类能够高效地对数据进行分组，适用于各种应用场景，如图像分割、市场细分和异常检测等。理解其基本原理后，读者可以进一步探索优化方法，如初始中心点的选取策略或距离计算的改进，以提升聚类效果。