本文介绍了如何使用Python实现K-means聚类算法，包括导入NumPy和Matplotlib库、计算欧氏距离、定义算法步骤、生成随机数据、训练KMeans对象以及可视化聚类结果。该算法通过迭代分配和更新找到最优聚类中心，适用于数据挖掘和模式识别。
K-means聚类算法的Python实现
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。每个簇都有一个代表性的中心点，称为聚类中心，它们与同一簇中的样本点具有最小的平均距离。在本文中，我将介绍如何使用Python实现K-means聚类算法，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用NumPy和Matplotlib库来进行数值计算和数据可视化。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们定义一个函数来计算两个样本点之间的欧氏距离。
def euclidean_distance(x1, x2
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