K-Means算法流程图

K-Means算法是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个簇或群组。其流程如下： 1. 初始化：选择K个初始质心点，可以是随机选择或通过其他方法确定。 2. 分配数据点：将每个数据点分配到最近的质心点所代表的簇中。 3. 更新质心：重新计算每个簇的质心点，即簇中所有点的平均值。 4. 判断收敛：如果质心点不再发生变化，或者达到最大迭代次数，则算法收敛。 5. 输出结果：返回聚类结果和质心点坐标。 K-Means算法简单易实现，但需要预先设定簇的数量K，对初始质心的选择敏感，容易陷入局部最优解。因此，在实际应用中可能需要多次运行并调整参数以获得较好的聚类效果。