K-means算法详解及Python实现

K-means算法是一种常用的聚类算法，它能够将一组数据划分为K个不同的簇。本文将详细介绍K-means算法的原理，并提供使用Python编写的实现代码。

K-means算法的原理
K-means算法的目标是将数据集划分为K个互不重叠的簇，使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点尽可能不同。算法的基本步骤如下：

1. 初始化K个聚类中心点，可以随机选择数据集中的K个点作为初始聚类中心。
2. 将每个数据点分配给最近的聚类中心，可以通过计算数据点与各个聚类中心的距离来确定最近的聚类中心。
3. 更新聚类中心，将每个簇的聚类中心更新为该簇内所有数据点的平均值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。

Python实现K-means算法
下面是使用Python实现K-means算法的代码：

import numpy as np

def kmeans(X, K, max_iters