K-Means流程图

K-Means是一种常用的聚类算法，其流程图如下： 1. 初始化：选择K个初始质心。 2. 分配：将每个数据点分配到最近的质心，形成K个簇。 3. 更新：重新计算每个簇的质心。 4. 判断：如果质心不再变化或达到最大迭代次数，则停止；否则返回第2步。 K-Means算法简单、高效，适用于大规模数据集。但是，它对初始质心的选择敏感，可能会收敛到局部最优解。此外，它需要预先指定K值，这在实际应用中可能是一个问题。