🌟k均值聚类💡

在数据科学的世界里，有一种强大的工具叫作“k均值聚类” 📊。它是一种无监督学习算法，能够将数据点分组成k个不同的簇(cluster)。简单来说，就是让相似的数据点聚集在一起，形成一个个小团体。✨

想象一下，你有一堆乱七八糟的水果，有苹果、香蕉和橙子，但它们混在一起了。通过k均值聚类，可以轻松地把它们分开，每种水果归到自己的类别中。🍎🍌🍊

这个算法的核心步骤是：首先随机选择k个初始中心点，然后计算每个数据点到这些中心点的距离，并分配给最近的那个中心点所属的簇。之后重新计算簇的中心点位置，重复这个过程直到结果稳定为止。🔍🔄

k均值聚类广泛应用于市场细分、图像压缩等领域。它的优点在于实现简单且效率高，但也有局限性，比如对初始中心点敏感，以及对非球形分布的数据效果不佳。🧐📈

总的来说，k均值聚类是一个非常实用又有趣的工具，帮助我们从海量数据中发现隐藏的模式！🎯✨