🌟从零开始实现Kmeans聚类算法✨

想要了解Kmeans聚类算法？今天带你一步步揭开它的神秘面纱！👇

首先，我们需要明确目标：将数据分成若干簇（cluster），让同一簇内的点尽可能相似，不同簇之间的差异尽量大。第一步是初始化，随机选择k个点作为初始质心（centroid）。接着进入循环：计算每个点到质心的距离，并分配给最近的簇。完成分配后，重新计算每个簇的新质心（所有点坐标的平均值）。重复这个过程，直到质心不再发生显著变化为止。💡

不过要注意，Kmeans对初始质心很敏感，可能会陷入局部最优解。因此，可以尝试多次运行，选取最佳结果哦！🎯

通过掌握这些步骤，你也能轻松实现自己的Kmeans算法啦！💪

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