🎨动手学算法✨K-Means聚类算法揭秘✨

在数据科学的世界里，K-Means聚类是大家耳熟能详的经典算法之一。它以简单高效著称，广泛应用于市场分析、图像分割等领域。今天，让我们用Python手把手教你实现这个强大的工具吧！🚀

首先，什么是K-Means？简单来说，它是一种将数据划分为K个簇（cluster）的方法。每个簇都有一个中心点（质心），所有数据点会根据与质心的距离被分配到最近的簇中。💡

实现步骤如下：

1️⃣ 导入必要的库，如`numpy`和`matplotlib`；

2️⃣ 初始化K个随机质心；

3️⃣ 计算每个数据点到质心的距离，并更新簇分配；

4️⃣ 重新计算质心位置，重复上述过程直到收敛。

通过代码运行，你会发现数据被清晰地分成了不同的群组，就像拼图一样完美契合！🎉

想了解更多细节？快来动手试试吧！💪

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