K-means算法代码解析

K-means算法代码解析

这份代码实现K-means聚类算法，其核心步骤如下：

1. 初始化聚类中心: 随机选择k个数据点作为初始聚类中心。
2. 分配数据点: 计算每个数据点到各个聚类中心的距离，将其分配到距离最近的中心所属的簇。
3. 更新聚类中心: 计算每个簇中所有数据点的均值，将均值作为新的聚类中心。
4. 迭代: 重复步骤2和3，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

代码中包含详细的注释，解释了每个步骤的具体实现方法以及相关参数的含义。

注意:

* 该代码仅供学习参考，实际应用中可能需要根据具体数据和需求进行调整。

* K-means算法对初始聚类中心的选取较为敏感，不同的初始值可能导致不同的聚类结果。