k均值

k均值是一种常用的聚类算法，它通过计算数据点之间的距离来将数据集划分为k个簇。具体来说，k均值算法首先随机选择k个数据点作为初始的聚类中心，然后计算每个数据点到各个聚类中心的距离，将每个数据点分配到距离最近的聚类中心所在的簇中。接下来，重新计算每个簇的平均值作为新的聚类中心，重复这个过程直到聚类中心不再发生变化或者达到最大迭代次数。k均值算法简单易实现，适用于各种类型的数据集，但需要预先指定簇的数量k，而且对于非凸形状的数据集可能会收敛到局部最优解。