kmeans

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个类别，使得每个数据点与其所属类别的质心距离最小化。该算法简单易用，适用于各种规模的数据集，并且具有较高的效率和可扩展性。 在实际应用中，K-means算法可以用于图像分割、文本分类、推荐系统等领域。例如，在电商网站中，可以使用K-means算法对用户进行分群，以便更好地了解用户需求并提供个性化的服务。此外，K-means算法还可以与其他机器学习算法结合使用，如决策树、神经网络等，以提高模型的准确性和鲁棒性。 总之，K-means算法是一种经典的无监督学习算法，具有广泛的应用前景和发展潜力。