K-Means聚类原理教程 🧩

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。以下是其核心原理与步骤：

1. 基本思想

通过迭代优化，使数据点与所属簇中心的距离最小化。

2. 算法流程

1. 初始化：随机选择K个初始聚类中心
2. 分配：将每个数据点分配到最近的聚类中心
3. 更新：重新计算聚类中心为当前簇的均值
4. 迭代：重复分配与更新步骤直至收敛

3. 关键公式

• 距离度量：欧氏距离（Euclidean Distance）
• 目标函数：最小化簇内总平方误差（SSE）
  $$ \text{SSE} = \sum_{i=1}^{K} \sum_{x \in C_i} |x - \mu_i|^2 $$

4. 应用场景

• 客户细分 📊
• 图像压缩 🖼️
• 异常检测 🔍
• 推荐系统 🎯

5. 扩展阅读

想深入了解如何实现K-Means？可参考：
/learn/k-means_实现教程

或探索其他聚类算法：
/compare/聚类算法对比