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基于K-Means的客户细分

K-Means算法原理

K-Means是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个簇（clusters）。算法的基本思想是通过迭代过程找到每个簇的中心点（centroid），并将数据点分配到最近的簇中心。K-Means算法的步骤如下：

初始化：随机选择K个数据点作为初始簇中心。

分配：将每个数据点分配到最近的簇中心。

更新：重新计算每个簇的中心点，即簇中所有数据点的均值。

迭代：重复分配和更新步骤，直到簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

K-Means算法的目标是最小化簇内平方和（Within-ClusterSumo