📚k-means聚类算法原理及Python3实现💡

数据科学的世界里，k-means聚类算法是探索数据模式的重要工具之一。它通过将数据划分为K个簇，让每个数据点属于离它最近的质心所在的簇。简单来说，就是给一堆无序的数据找到它们的“组织”。🎯

算法的核心步骤包括：

1️⃣ 初始化K个质心；

2️⃣ 将每个点分配到最近的质心；

3️⃣ 更新质心位置为所属簇的平均值；

4️⃣ 重复步骤2和3，直到质心不再变化或达到迭代次数。

想亲手试试？用Python实现其实超简单！以下是代码框架👇：

```python

from sklearn.cluster import KMeans

import numpy as np

示例数据

data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],

[4, 2], [4, 4], [4, 0]])

创建模型

kmeans = KMeans(n_clusters=2)

kmeans.fit(data)

输出结果

print(kmeans.labels_)

```

快动手试试吧！🤩

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