K-means算法流程

K-means算法是一种基于划分的聚类方法，其流程如下： 1. 初始化：选择K个初始聚类中心。 2. 分配：将每个样本点分配到最近的聚类中心所代表的簇中。 3. 更新：重新计算每个簇的平均值，并将其作为新的聚类中心。 4. 判断：如果聚类中心不再发生变化，或者达到预设的最大迭代次数，则停止迭代；否则，返回第2步。 5. 输出：输出每个样本点所属的簇以及每个簇的中心。 K-means算法简单、高效，适用于处理大数据集。但是，它对初始聚类中心的选择敏感，可能会收敛到局部最优解。此外，该算法假设数据是球形分布的，对于非球形分布的数据效果不佳。