K-Means是一种经典的无监督学习算法，用于将数据划分为K个簇。以下是其核心步骤：
初始化中心点
随机选择K个初始质心（如：🎯k_means_clustering）分配数据点
计算每个样本到K个中心的距离（如：📏data_point）重新计算中心
根据分配结果更新质心位置（如：🔄cluster_update）迭代优化
重复步骤2-3直到收敛（如：📈iteration_process）
应用场景
- 客户细分（👥
customer_segmentation） - 图像压缩（🖼️
image_compression） - 异常检测（⚠️
anomaly_detection）
扩展阅读
📌 提示：K-Means对初始中心敏感，可尝试多次运行或使用改进算法如K-Means++。