📚Kmeans聚类算法详解💡
发布时间：2025-04-08 04:33:56来源：
在大数据时代，如何高效地对海量数据进行分类？答案是——Kmeans聚类算法！🌟 Kmeans是一种简单且常用的无监督学习算法，广泛应用于图像分割、客户分群等领域。
什么是Kmeans？
Kmeans的核心思想是将数据划分为K个簇（cluster），每个簇由距离最近的中心点代表。简单来说，就是找到数据中的“相似群体”。🎯
算法步骤
1️⃣ 初始化：随机选择K个中心点。
2️⃣ 分配：计算每个点到中心点的距离，将其分配给最近的簇。
3️⃣ 更新：重新计算每个簇的中心点位置。
4️⃣ 重复步骤2-3，直到结果收敛或达到最大迭代次数。
优点与局限
优点：实现简单、速度快；局限：需提前设定K值，对初始点敏感。⚠️
掌握Kmeans，让你的数据分析更高效！🚀 数据分析 机器学习 Kmeans
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
