🌟 什么是K-Means？
K-Means是一种经典的无监督学习聚类算法，通过迭代将数据划分为K个簇，使同一簇内数据点相似度高，不同簇间差异大。其核心思想是最小化簇内平方误差，常用于客户分群、图像压缩等场景。
✅ 算法步骤简述
- 初始化中心点
随机选择K个初始质心（如使用随机质心法或K-Means++优化） - 分配数据点
计算每个数据点到K个中心点的距离，将其分配到最近的簇 - 更新中心点
重新计算每个簇的质心（取当前簇所有数据点的均值） - 迭代优化
重复步骤2-3直到质心不再变化或达到预设迭代次数
📊 K-Means的可视化示例
⚠️ 常见问题与解决方案
- 陷入局部最优：尝试多次随机初始化或使用K-Means++
- 对噪声敏感：预处理数据（如去除异常值）或结合DBSCAN等鲁棒算法
- 选择K值困难：使用肘部法则（Elbow Method）或轮廓系数（Silhouette Score）
📚 推荐延伸阅读
- 🔍 深入理解聚类算法：对比K-Means与其他聚类方法
- 💻 K-Means实战代码：Python实现与可视化案例
📌 附：算法公式
目标函数：
$$
\min_{{C_k}} \sum_{k=1}^K \sum_{x \in C_k} ||x - \mu_k||^2
$$
其中 $\mu_k$ 为簇 $C_k$ 的质心，$x$ 为数据点。
📌 图片关键词可根据具体场景替换，例如
数据点分布或簇形成过程，以增强内容直观性。