本文介绍: K-均值聚类算法是一种常用于聚类分析的无监督学习算法。其基本思想是将数据集分成 K 个不同的簇，使得同一个簇内的数据点之间的距离尽可能小，不同簇之间的距离尽可能大。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的聚类算法和参数。
K-均值聚类算法是一种常用于聚类分析的无监督学习算法。其基本思想是将数据集分成 K 个不同的簇，使得同一个簇内的数据点之间的距离尽可能小，不同簇之间的距离尽可能大。其主要流程如下：
- 随机选择 K 个数据点作为初始簇中心；
- 对于每个数据点，计算其到 K 个簇中心的距离，并将其归为距离最近的簇；
- 计算每个簇内数据点的均值作为新的簇中心；
- 重复步骤 2、3 直到簇中心不再改变或达到预设的迭代次数。
其缺点包括：
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的聚类算法和参数。
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