k均值

K均值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。该算法的主要步骤包括：首先随机选择K个数据点作为初始的聚类中心；然后计算每个数据点到各个聚类中心的距离，将其归类到最近的聚类中心所在的簇中；接着重新计算每个簇的平均值，更新聚类中心；最后重复以上步骤，直到聚类中心不再发生变化或者达到预定的最大迭代次数。K均值算法简单易实现，但需要预先设定簇的数量K，且对初始聚类中心的选择敏感。