K-means

K-means是一种常用的聚类算法，它通过迭代计算将数据集划分为K个簇，每个簇内的数据点彼此相似度较高，而不同簇间的数据点相似度较低。该算法的核心思想是通过最小化簇内方差来优化聚类结果，从而得到较好的分类效果。在实际应用中，K-means算法被广泛应用于图像处理、文本挖掘、市场细分等领域。虽然K-means算法简单易用，但在处理非球形簇和噪声数据时可能会出现问题，因此在使用时需要注意选择合适的K值和初始化中心点的方法。