K均值聚类算法

K均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据分成具有相似特征的K个簇。其工作原理如下：

1. 随机初始化K个聚类中心。
2. 将每个数据点分配到距离最近的聚类中心所在的簇。
3. 根据每个簇中的数据点重新计算聚类中心的位置。
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化或者达到预定的迭代次数。

K均值聚类的局限性包括：

• 对初始聚类中心的选择敏感，不同的初始值可能导致不同的结果。
• 对异常值敏感，异常值可能会对聚类中心的计算产生影响。
• 需要提前确定簇的数量K，对于不确定K的情况，效果不佳。
• 对数据分布的假设，K均值聚类假设簇是凸的，对非凸的簇效果不佳。

示例： 假设有一组电商用户数据，包括用户购买金额和购买频率，使用K均值聚类算法将用户分为高消费高频率、低消费低频率和中等消费中等频率的簇。