K-means聚类算法
**K-means聚类算法**
**题目描述**
K-means是一种经典的无监督聚类算法，用于将数据集划分为K个簇。给定n个数据点和目标簇数K，算法通过迭代计算将每个点分配到最近的质心（簇中心）所在的簇，然后重新计算质心，直到质心不再显著变化。
**算法步骤详解**
1. **初始化阶段**
- 随机选择K个数据点作为初始质心
- 质心代表每个簇的中心位置，是算法优化的目标
2. **分配阶段**
- 遍历每个数据点，计算其与所有质心的距离（通常使用欧氏距离）
2025-11-23 01:25:17
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