在数据科学领域，K-means 是一种广泛使用的无监督学习算法，用于将数据集划分为 K 个簇（cluster）。它通过迭代优化每个点到簇中心的距离来实现分类，简单高效！🎯

核心步骤：

1️⃣ 初始化：随机选择 K 个点作为初始质心。

2️⃣ 分配：将每个点分配给最近的质心所属簇。

3️⃣ 更新：重新计算每个簇的新质心。

4️⃣ 重复：循环执行步骤 2 和 3，直到质心位置不再显著变化。

然而，K-means 的时间复杂度为 O(t K n d)，其中 t 是迭代次数，K 是簇的数量，n 是样本数量，d 是特征维度。这意味着数据量越大，计算成本越高。⏳

尽管如此，K-means 在处理大规模数据时仍然表现出色，尤其是在内存有限或实时性要求高的场景中。💡

💡小贴士：选择合适的 K 值和初始质心至关重要，否则可能导致收敛于局部最优解。因此，结合其他方法如肘部法则（Elbow Method）或轮廓系数（Silhouette Score），能更好地评估结果哦！✨

数据分析 机器学习 Kmeans