🌟K-Means(K均值聚类算法)💡

在数据科学领域，K-Means是一种简单且常用的无监督学习算法，广泛应用于模式识别与数据分析中。它通过将数据集划分为K个簇(cluster)，让每个簇内的点尽可能相似，而不同簇之间的差异尽可能大。✨

执行K-Means时，第一步是随机选择K个初始质心(centroid)，然后计算每个数据点到质心的距离，并将其分配给最近的簇。接着，重新计算每个簇的质心位置，重复迭代直到质心不再发生显著变化或达到预设的迭代次数为止。🎯

值得注意的是，在每次迭代后，我们需要为每个簇计算其质心。这一步骤至关重要，因为它决定了簇的中心点，进而影响后续的数据分类结果。🔍

K-Means的优点在于高效、易于实现，但也有局限性，比如对初始质心敏感以及难以处理非球形分布的数据。尽管如此，它仍然是探索数据结构的有效工具之一。📈

如果你正在学习机器学习，不妨尝试用K-Means分析你的数据吧！🚀