K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不重叠的簇。算法的过程通常分为以下几步：随机选择K个点作为初始聚类中心。对数据集中的每个数据点，计算其与每个聚类中心的距离，并将数据点分配给距离最近的聚类中心所属的簇。更新每个簇的聚类中心，即将簇内所

聚类是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的样本划分为若干个组，使得同一组内的样本相似度最大，而不同组之间的样本相似度最小。以下是几种常见的聚类方法及其思想、优缺点的介绍：1.K-means聚类聚类思想：K-means将数据分成K个簇，每个簇由一个中心（质心）代表。算法通过迭代优化，