K均值（K-Means）聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的簇（cluster），使得每个样本都属于距离最近的簇的中心。K均值聚类的目标是通过最小化簇内样本的方差或欧氏距离的平方和来确定簇的中心，从而实现聚类分析。

一、Kmeans聚类模型原理

1. 随机初始化簇中心：首先随机选择K个样本作为初始簇中心。
2. 分配样本到最近的簇：对于每个样本，计算其与各个簇中心的距离，并将其分配到距离最近的簇中心所属的簇中。
3. 更新簇中心：对于每个簇，重新计算其所有样本的均值作为新的簇中心。
4. 迭代更新：重复执行步骤2和步骤3，直到簇中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

二、Kmeans聚类的算法步骤

1. 选择簇数K：确定需要划分的簇的数量。
2. 随机初始化：随机选择K个样本作为初始簇中心。
3. 迭代更新：重复执行以下步骤直到收敛或达到最大迭代次数：
   • 分配样本：对于每个样本，计算其与各个簇中心的距离，并将其分配到距离最近的簇中心所属的簇中。
   • 更新簇中心&#x