K-means算法：聚类分析的基础

聚类算法是一种常用的无监督学习方法，可用于将数据集划分为不同的组或簇。其中，K-means算法是最常见和广泛使用的聚类算法之一。本文将详细介绍K-means算法的原理和实现，并提供相应的源代码。

K-means算法原理

K-means算法旨在将数据集划分为K个簇，其中K是预先指定的参数。算法的核心思想是通过迭代优化，将每个数据点分配到最近的簇中，同时更新簇的中心点。

算法的步骤如下：

1. 初始化：随机选择K个数据点作为初始簇的中心点。
2. 分配：对于每个数据点，计算其与各个簇中心点的距离，并将其分配到距离最近的簇中。
3. 更新：对于每个簇，计算其成员的平均值作为新的中心点。
4. 迭代：重复步骤2和步骤3，直到簇的分配不再变化或达到最大迭代次数。

K-means算法的目标是最小化簇内数据点与其所在簇中心点的平方距离之和（称为簇内平方和，SSE）。通过迭代优化，算法试图找到能够最小化SSE的簇分配和中心点位置。

K-means算法实现

下面是用Python实现K-means算法的示例代码：

import numpy as np