机器学习中的聚类算法

聚类算法是机器学习中一类常用的无监督学习算法，它通过将数据样本划分为不同的组别或簇，来发现数据中的潜在模式和结构。在本文中，我们将介绍几种常见的聚类算法，并提供相应的源代码实现。

1. K均值聚类算法（K-Means Clustering）：
   K均值聚类算法是最常见和简单的聚类算法之一。它的目标是将数据样本划分为预先指定的K个簇，其中K是用户定义的参数。算法的核心思想是通过最小化每个数据样本与所属簇中心的距离来实现聚类。

以下是K均值聚类算法的Python代码实现：

from sklearn.cluster import KMeans

# 创建KMeans聚类器
kmeans = KMeans(n_clusters=3)