🌟k-means聚类算法：过程与原理✨
发布时间：2025-04-08 04:35:07来源：
k-means算法是一种简单且常用的无监督学习方法，广泛应用于数据聚类任务中。它的核心目标是将数据集划分为K个簇（cluster），使得每个数据点归属于离它最近的质心所在的簇。
第一步是初始化，随机选择K个点作为初始质心📍。接着进入迭代过程：首先计算每个数据点到所有质心的距离，将其分配给最近的质心所属簇；然后重新计算各簇的平均值以更新质心位置🔄。此过程反复执行，直到质心不再显著变化或达到预设的最大迭代次数为止。
k-means的优势在于实现简单、效率高，但也有局限性，如对初始质心敏感、易陷入局部最优解等问题🔍。因此，在实际应用中，我们常通过多次运行算法或结合其他优化策略来提升效果。
无论是在市场细分、图像压缩还是社交网络分析中，k-means都能发挥重要作用💡。掌握这一算法的基本原理与步骤，是迈向数据分析领域的关键一步！💪
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