K-Means聚类
在不到100个单词的情况下描述给定算法的工作方式。
K-Means聚类是一种无监督的机器学习技术，用于在数据集中查找相似数据点的聚类或群组。算法首先随机初始化“k”个质心，然后通过计算它们之间的距离将每个数据点分配给最近的聚类。然后，算法将质心更新为该聚类内数据点的平均值，然后再次重复该过程，直到质心不再移动为止。然后使用此迭代过程根据其中的相似性对数据点进行分组并将其分配给相应的聚类。