k均值聚类算法通俗易懂
时间：2026-10-24 04:56:12来源：k均值聚类是一种常见的无监督学习方法，用于将数据分成多个组（即“簇”）。其核心思想是通过迭代调整中心点，使同一簇内的数据尽可能接近，不同簇之间的数据尽可能远离。
以下是k均值聚类的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
| 1 | 选择k值，即要分的簇数 |
| 2 | 随机选择k个初始中心点 |
| 3 | 将每个数据点分配给最近的中心点 |
| 4 | 重新计算每个簇的中心点 |
| 5 | 重复步骤3和4，直到中心点不再变化 |
该算法简单、高效，但对初始中心点敏感，且需要预先设定k值。适用于图像分割、客户分群等场景。
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