k-mean 1

k-means 1是一种聚类算法，它的目标是将n个数据点划分到k个聚类中，使得每个数据点都属于离它最近的均值（簇中心）对应的聚类，以此来最小化聚类内部的方差。k-means算法的基本步骤包括：随机选择k个数据点作为初始的簇中心；计算每个数据点到各个簇中心的距离，将每个数据点分配到最近的簇中心所在的聚类；重新计算每个聚类的簇中心（即该聚类内所有数据点的均值）；重复上述步骤，直到簇中心不再发生变化或达到预设的最大迭代次数。k-means算法简单、快速，但可能收敛到局部最优解，且对初始簇中心的选择敏感。