Python实战：KMeans聚类算法的应用与实例演示

KMeans算法是一种常用的聚类算法，其核心思想是通过不断迭代，将数据对象分配到不同的聚类中心，以实现数据的紧凑性和分离性。在实际应用中，我们经常会遇到KMeans算法的二分变体，该变体通过随机选择初始聚类中心，然后根据对象与这些中心的相似度进行分配，最终得到紧凑而分离的聚类结果。对于每个新形成的聚类，计算其均值作为新的聚类中心，不断迭代直到标准测度函数收敛。一般而言，均方差常被用作标准测度函数，以评估聚类的效果。KMeans算法的特点在于形成的聚类紧凑而分离，为实际问题的数据分析提供了有力的工具。