K-Means是一种经典的无监督聚类算法，广泛应用于数据分组场景。通过以下步骤快速掌握其核心逻辑：

📌 基本原理

  1. 初始化：随机选择K个中心点（Cluster Centers）
  2. 分配：将每个数据点分配到最近的中心点所在的簇
  3. 更新：重新计算每个簇的中心点
  4. 迭代：重复步骤2-3直到收敛或达到预设次数

💡 本教程配套实验代码可访问：/community/abc_compute_forum/courses/ml_basics/kmeans_code_practice

🧩 示例流程

kmeans_algorithm
  1. 数据预处理：标准化特征值（如使用StandardScaler）
  2. 模型训练：KMeans(n_clusters=3).fit(data)
  3. 结果可视化：用matplotlib绘制聚类分布
  4. 评估指标：计算轮廓系数（Silhouette Score）

📊 应用场景

  • 📈 客户分群（Customer_Segmentation）：基于消费行为划分用户群体
  • 🖼️ 图像压缩（Image_Compression）：将颜色空间压缩为K种主色
  • ⚠️ 异常检测（Anomaly_Detection）：识别偏离主流模式的数据点

📚 延伸学习

想要深入了解聚类分析的其他方法？可前往：/community/abc_compute_forum/courses/ml_basics/cluster_analysis_introduction

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