什么是‌K-means算法

‌K-means算法是一种无监督的聚类算法，K-means算法的基本原理是将数据集分为K个簇，每个簇使用簇内所有样本的均值来表示，这个均值被称为“质心”。算法通过计算数据点与各质心之间的距离，将每个数据点分配给距离最近的质心所代表的簇。质心的更新是通过计算每个簇内所有数据点的均值来完成的。

K-means算法的实现步骤如下：

1. 随机选择K个数据点作为初始质心。
2. 将每个数据点分配给最近的质心所代表的簇。
3. 重新计算每个簇的质心，即计算每个簇内所有数据点的均值。
4. 重复步骤2和3，直到质心不再变化或达到最大迭代次数。

K-means算法的特点包括：

• ‌简单高效‌：实现简单，计算速度快。
• ‌基于距离‌：使用欧氏距离作为相似性度量标准。
• ‌无监督学习‌：不需要预先标记的数据。
• ‌对初始值敏感‌：初始质心的选择对结果有很大影响。
• ‌适用于大规模数据集‌：在处理大规模数据集时表现良好。