Kmeans

K-means是一种常用的聚类算法，它的基本思想是将数据集划分为K个互不相交的子集（即簇），每个数据点属于离它最近的簇。该算法的核心是确定K个初始质心，然后迭代地将每个数据点分配到最近的质心所在的簇中，并更新质心的位置。重复这个过程直到质心不再发生变化或达到最大迭代次数为止。 K-means算法简单、易于实现，适用于各种规模的数据集。但是它也有一些缺点，比如对初始质心的选择敏感，可能会陷入局部最优解；对于非凸形状的簇划分效果不佳；需要预先指定簇的数量K等。因此，在使用K-means算法时需要注意这些问题，并根据具体情况进行调整和优化。