kmeans聚类

K-means聚类是一种常用的无监督机器学习算法，用于将数据集划分为多个不同的类别。该算法的主要思想是：首先随机选择K个点作为初始的类别中心，然后将每个数据点分配到距离其最近的类别中心所在的类别中，接着重新计算每个类别的中心点，重复这个过程直到类别中心不再发生变化或达到最大迭代次数。K-means聚类算法简单、易于实现，但需要预先设定K值，且对初始类别中心的选择敏感，可能会陷入局部最优解。