K-means聚类分析与python实现

K-means聚类分析与python实现

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本仓库提供了一个基于Python的K-means聚类算法实现。K-means算法是一种典型的基于距离的聚类算法，主要通过距离来评估对象间的相似性，距离越近的对象被认为相似度越高。本算法旨在寻找距离相近的对象，并将它们归为同一簇，从而实现紧凑且独立的簇划分。

资源中包含的Python代码实现了K-means算法，并利用matplotlib进行了算法结果的可视化展示。通过本代码，您可以直观地观察到聚类过程及效果。

特点

• 基于距离的聚类算法
• Python实现
• 使用matplotlib可视化算法结果

使用说明

1. 确保已安装Python环境及matplotlib库。
2. 运行代码，观察聚类过程及结果。

注意事项

• 请勿修改代码文件，以免影响算法结果。
• 如有关于代码或算法的疑问，请自行查阅相关资料。

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