K-means算法是一种机器学习聚类技术，用于将数据集分成多个簇。文章深入探讨了算法原理，包括选择簇数K，随机初始化聚类中心，按距离分配数据点和迭代更新，直至簇分配稳定或达到预设迭代次数。还提供了Python实现示例，展示其在二维数据集上的应用，强调K-means在数据分析和模式识别中的实用价值。
K-means算法是一种常用的机器学习聚类算法，它能够将数据集划分为不同的簇。在这篇文章中，我们将详细介绍K-means算法的原理和实现，并提供相应的源代码。
K-means算法的原理如下：
- 首先，选择要将数据集划分为的簇的数量K。
- 随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。
- 对于数据集中的每个数据点，计算它与每个聚类中心的距离，并将该数据点分配给距离最近的聚类中心所属的簇。
- 更新每个簇的聚类中心，将聚类中心更新为簇中所有数据点的平均值。
- 重复步骤3和步骤4，直到簇的分配不再发生变化或达到预定的迭代次数。
下面是使用Python实现K-means算法的示例代码：
import numpy as np
def k_means(data, K, max_iterations
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