本文介绍: K-均值聚类（K-means clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成 K 个不重叠的簇(cluster)。该算法通过迭代的方式将样本点划分到 K 个簇中，使得同一簇内的样本点相似度较高，而不同簇之间的样本点相似度较低。为了克服这些缺点，有很多改进的K-均值聚类算法被提出，如谱聚类、层次聚类等。
K-均值聚类（K-means clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成 K 个不重叠的簇(cluster)。该算法通过迭代的方式将样本点划分到 K 个簇中，使得同一簇内的样本点相似度较高，而不同簇之间的样本点相似度较低。
算法步骤：
优点：
缺点：
为了克服这些缺点，有很多改进的K-均值聚类算法被提出，如谱聚类、层次聚类等。
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