k均值聚类算法通俗易懂

k均值聚类是一种常见的无监督学习方法，用于将数据分成多个组（即“簇”）。其核心思想是通过迭代调整中心点，使同一簇内的数据尽可能接近，不同簇之间的数据尽可能远离。

以下是k均值聚类的基本步骤：

该算法简单、高效，但对初始中心点敏感，且需要预先设定k值。适用于图像分割、客户分群等场景。