k-means

k-means是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为k个不同的簇或群集。该算法通过迭代计算每个数据点与各个簇中心之间的距离，并将每个数据点分配给距离最近的簇。然后，重新计算每个簇的中心作为该簇内所有数据点的平均值。这个过程不断重复，直到簇不再发生变化或达到预定的最大迭代次数为止。k-means算法简单易实现，但可能对初始簇中心的选择敏感，并且对于非球形和大小不一的簇可能效果不佳。