1.k means聚类算法原理与应用场景解读
k means是一种经典的聚类算法，通过迭代计算将数据点划分为k个簇。算法首先随机选择k个中心点，然后计算每个数据点到这些中心点的距离，将其分配到最近的中心点所在的簇中。完成初步分配后，算法会重新计算每个簇的中心点位置，通常取簇内所有数据点的均值作为新的中心点。这个过程不断重复，直到中心点位置不再发生显著变化或达到预设的迭代次数。
k means算法在客户细分、图像分割、异常检测等领域有着广泛应用。其优势在于实现简单、计算效率高，特别适合处理大规模数据集。
然而k means也存在一些局限性，比如需要预先指定聚类数量k，对初始中心点的选择敏感，且只能发现球状簇。在实际应用中，通常需要结合领域知识和多次实验来确定最佳的k值。
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