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数据分析：聚类分析：K-均值聚类算法教程

1数据分析：聚类分析：K-均值聚类算法

1.1简介

1.1.1聚类分析概述

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组到不同的簇中，使得同一簇内的对象彼此相似，而不同簇的对象彼此相异。这种技术广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别等领域，帮助我们理解数据的内在结构和模式。

1.1.2K-均值聚类算法原理

K-均值算法是一种迭代的聚类算法，其目标是最小化簇内对象与簇中心之间的距离平方和。算法的基本步骤如下：

初始化：选择K个初始聚类中心。

分配：将每个数据点分配给最近的聚类中心。

更新：重新计算