1 k means算法原理详解
1 k means是一种经典的聚类算法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。该算法通过迭代过程将数据点划分为k个簇，使得同一簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。k means算法的核心思想是：首先随机选择k个初始质心，然后将每个数据点分配到距离最近的质心所在的簇，接着重新计算每个簇的质心，重复这个过程直到质心不再发生显著变化或达到最大迭代次数。
在实际应用中，1 k means算法具有计算效率高、实现简单、可扩展性好等优点，但也存在对初始质心选择敏感、需要预先指定k值、对噪声和异常值敏感等局限性。
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