🌟K-Means聚类详解💡

在数据分析的世界里，K-Means聚类是一种简单却强大的无监督学习算法 📊。它的核心目标是将数据集划分为K个簇（cluster），每个簇内的数据点都尽可能相似，而不同簇之间的差异最大化。🎯

首先，我们需要确定聚类的数量K，这通常是通过肘部法则或轮廓系数等方法来选择的 ✋。接着，算法会随机初始化K个质心（centroid），然后迭代执行以下两步：一是将每个数据点分配到最近的质心所在的簇；二是重新计算每个簇的新质心。这两步反复循环，直到质心位置不再显著变化为止 ✨。

尽管K-Means操作直观且高效，但它对初始质心的选择非常敏感，并且假设每个簇都是球形分布的。因此，在实际应用中，可能需要结合其他算法或预处理技术来优化结果 🚀。

总之，K-Means是探索复杂数据结构的一把利器，尤其适合快速发现隐藏模式！🎯

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