初试无监督学习 - K均值聚类算法

1. K均值聚类算法概述

• K均值聚类算法是一种迭代的、基于中心的聚类方法，将数据点划分为K个簇。算法通过随机选择初始中心点，然后迭代地分配数据点到最近的簇中心，并更新簇中心为簇内所有点的均值，直到收敛或达到最大迭代次数。它简单、高效，适用于大规模数据集。

2. k均值聚类算法演示

2.1 准备工作

下面的代码导入数据处理和绘图库，设置绘图样式为seaborn-v0_8，格式化NumPy数组输出。

下面两行代码是Python中使用scikit-learn库进行聚类分析的准备工作：

1. from sklearn.cluster import KMeans：这行代码从sklearn.cluster模块中导入KMeans类。KMeans是一种常用的聚类算法，用于将数据点分组成K个簇，使得簇内的点尽可能相似，簇间的点尽可能不同。

2. from sklearn.datasets import make_blobs：这行代码从sklearn.datasets