导读 KMeans是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类任务中。它的核心思想是将数据集划分为K个簇（Cluster），使得每个数据点到所属簇中...
KMeans是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类任务中。它的核心思想是将数据集划分为K个簇（Cluster），使得每个数据点到所属簇中心的距离之和最小化。简单来说，就是找到数据中的“中心点”，让每个数据都归入离自己最近的中心。
第一步：初始化。随机选择K个初始中心点。
第二步：分配。计算每个数据点到各中心的距离，将其分配给最近的中心。
第三步：更新。重新计算每个簇的中心位置。
重复第二步和第三步，直到中心不再变化或达到设定的迭代次数。
实现KMeans并不复杂，可以使用Python中的`sklearn.cluster.KMeans`库快速搭建模型。例如：
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
示例数据
data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[4, 2], [4, 4], [4, 0]])
创建模型并拟合
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(data)
print(kmeans.labels_) 输出每个点所属的簇标签
```
通过KMeans，我们可以轻松发现数据背后的隐藏模式！💡📊
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