K-means聚类是一种广泛使用的无监督学习算法，用于将数据点分成K个聚类。它的主要目标是最小化每个聚类内数据点到聚类中心的距离之和，从而使得每个聚类内的数据点相似性最大，而不同聚类之间的差异性最大。目录1.K-means聚类的基本步骤1.1选择K个初始中心点1.2将每个数