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K-means是一种常用的机器学习算法，用于聚类分析。聚类是一种无监督学习方法，它试图将数据集中的样本划分为具有相似特征的组（簇）。K-means算法的目标是将数据集划分为K个簇，其中每个样本属于与其最近的簇中心。
以下是K-means算法的基本步骤： 选择簇的数量（K值）…概念
K-means是一种常用的机器学习算法，用于聚类分析。聚类是一种无监督学习方法，它试图将数据集中的样本划分为具有相似特征的组（簇）。K-means算法的目标是将数据集划分为K个簇，其中每个样本属于与其最近的簇中心。
以下是K-means算法的基本步骤： 选择簇的数量（K值）： 首先，需要选择要分割数据集的簇的数量。这通常需要一些先验知识或者通过尝试不同的K值并评估聚类性能来确定。 初始化簇中心： 随机选择K个样本作为初始簇中心，或者使用其他方法初始化。 分配样本到最近的簇中心： 对于每个样本，计算其与每个簇中心的距离，并将其分配给最近的簇。 更新簇中心： 对于每个簇，计算其成员样本的平均值，并将该平均值作为新的簇中心。 重复步骤3和4： 重复执行步骤3和4，直到簇中心不再发生显著变化，或者达到预定的迭代次数。 K-means算法的目标是最小化簇内样本的平方和与簇中心的距离，也就是最小化每个簇内样本到簇中心的平方距离之和。
过程模拟
下面我将为你提供一个简单的K-means算法的模拟过程，以便更好地理解该算法的执行步骤。这是一
