K-means聚类算法详细介绍

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K-means聚类算法是一种基于距离度量的无监督学习算法，它将数据集分成K个簇，其中每个数据点属于距离其最近的簇。K-means算法的目标是最小化簇内数据点的平均距离，同时最大化簇间数据点的距离。K-means算法的步骤如下：1. 随机初始化K个簇的中心点。2. 对于每个数据点，计算其与K个簇中心的距离，并将其划分到距离最近的簇中。3. 对于每个簇，重新计算其中心点。4. 重复步骤2和步骤3，直到簇中心不再发生变化或者达到预定的迭代次数。K-means聚类算法的优点是简单易于实现，适用于大规模数据集；缺点是对于不同的初始簇中心的选择，可能会导致不同的聚类结果，而且K值需要事先指定。因此，K-means算法通常需要多次运行，并选择最优的聚类结果。

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