提到数据聚类，不得不提的就是K-means！它是一种简单却高效的无监督学习算法，广泛应用于图像分割、市场分析等领域。今天就用图文结合的方式，带大家轻松掌握它的核心公式和运作逻辑！✨

第一步：初始化中心点 🟩🟪🟦

首先，我们需要随机选择K个初始质心（Centroid）。这些质心就像是不同类别的“领头羊”，后续会吸引相近的数据点归入其麾下。

第二步：计算距离并分配类别 🔍📝

每个数据点都会被分配到离自己最近的质心所属类别。这里通常采用欧氏距离作为衡量标准，即两点间直线距离的平方根值。

第三步：重新计算质心位置 🔢🔄

当所有数据点都被分类后，我们需更新每个类别的质心位置，取该类别内所有点坐标的平均值作为新的质心坐标。

重复迭代直至收敛 ⏳🎯

不断重复上述步骤，直到质心位置不再发生显著变化或达到预设的最大迭代次数为止。此时，每个簇内的数据点便完成了最终划分。

通过以上过程，K-means实现了高效且直观的数据分组，是机器学习入门者不可错过的经典算法之一！🌟

机器学习 数据科学 Kmeans