KMeans实践: 提供了多种场景下KMeans算法的例子和代码实现，展示了算法的具体运行方法和结果

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

什么是K-Means？K-Means是一个基于迭代的方法，用于聚类数据集中的对象。其工作原理是定义一个中心点（k个），然后根据距离判定哪些样本属于哪个中心。聚类的过程重复进行直至不再变化或满足用户指定的终止条件。K-Means的主要优点是速度快、简单、易于理解和实现，但也有一些局限性。特别是在处理大数据集时，算法的时间复杂度很高，计算量也比较大。随着新数据的加入，算法需要重新计算才能收敛到最佳的聚类结果。
本文将详细介绍K-Means算法，并通过几个实际案例来展示K-Means算法的效果。文章包括如下内容：

• 2.基本概念及术语说明
• 3.K-Means算法原理及步骤讲解
• 4.K-Means算法Python代码实现
• 5.K-Means算法应用场景及注意事项
• 6.附录常见问题与解答

2.基本概念及术语说明

2.1 K-Means概述

（1）基本概念

K-Means是一种无监督学习方法，它用于对数据集进行聚类分析。在该方法中，算法先选取指定个数的集群中心（Centroids），然后从每个样本出发，计算样本与各个中心的距离，把样本分配给离自己最近的中心，直到所有样本都被分配完成。
下图展示了K-Means算法的过程示意图：
上图所示的K-Means算法过程可以分成以下几步：