k-means聚类算法

k-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，主要用于数据的分类和分组。该算法的主要思想是将n个数据点分配到k个聚类中，使得每个数据点都属于离它最近的均值（即聚类中心）对应的聚类，以此来最小化聚类内部的方差。k-means算法的核心步骤包括：随机选择k个数据点作为初始的聚类中心；然后，将剩余的每个数据点分配给最近的聚类中心，形成k个聚类；接着，重新计算每个聚类的均值（即新的聚类中心）；最后，如果新的聚类中心与旧的聚类中心相同或者变化很小，那么算法收敛，否则，返回第2步。k-means算法简单易实现，但对于初始聚类中心的选择敏感，可能会陷入局部最优解。