什么是K-Means聚类？
K-Means是一种无监督学习算法，用于将数据划分为K个簇。通过计算数据点与簇中心的距离，不断迭代优化，最终形成稳定的聚类结果。
核心步骤📊
- 初始化
随机选择K个初始中心点（如KMeans_Centers_Initialization） - 分配
将每个数据点分配到最近的簇（如KMeans_Clustering_Assignment） - 更新
重新计算簇中心（如KMeans_Centers_Update） - 迭代
重复分配与更新直到收敛（如KMeans_Iteration_Process）
应用场景🌐
- 客户细分（Customer_Segmentation）
- 图像压缩（Image_Compression）
- 异常检测（Anomaly_Detection）
- 推荐系统（Recommendation_System）
扩展学习🔗
想要了解如何用代码实现K-Means？可参考Python实现K-Means教程