K均值流程

K均值流程是一种常用的聚类算法，它通过迭代计算，将数据集划分为K个簇。具体步骤如下： 1. 随机选择K个点作为初始的聚类中心。 2. 计算每个数据点到各个聚类中心的距离，并将其归类到距离最近的聚类中心所在的簇。 3. 计算每个簇内所有数据点的均值，更新聚类中心为该簇的均值。 4. 重复步骤2和3，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。 K均值流程简单直观，但可能会收敛到局部最优解。因此，在实际应用中，可能需要多次运行并选取最佳结果。此外，K值的选择也会影响聚类效果，通常需要根据实际问题进行调整。