🌟K-means聚类算法原理及Python实现✨

在数据分析的世界里，K-means聚类算法是一种简单却强大的无监督学习方法，广泛应用于客户细分、图像压缩等领域。它通过将数据划分为K个簇（cluster），让每个数据点尽可能靠近所属簇的中心点（质心）。🎯

算法原理：

首先，随机选取K个初始质心；接着，计算每个数据点到质心的距离，并将其分配给最近的簇；然后，重新计算各簇的质心位置；重复上述步骤，直到质心不再变化或达到设定迭代次数为止。🔍💻

Python实现：

使用`sklearn.cluster.KMeans`库可轻松实现这一过程！只需几行代码即可完成模型训练与可视化。例如：

```python

from sklearn.cluster import KMeans

import matplotlib.pyplot as plt

模拟数据

X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]

kmeans = KMeans(n_clusters=2)

kmeans.fit(X)

可视化结果

plt.scatter([p[0] for p in X], [p[1] for p in X], c=kmeans.labels_)

plt.show()

```

📊📈

掌握K-means，开启你的数据探索之旅吧！💫

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