K-Means 聚类算法：无监督学习的强大工具

K-Means 聚类算法属于无监督学习算法。无监督学习是机器学习中的一类算法，其目标是通过对数据进行聚类、降维或关联规则挖掘等任务，来发现数据中的模式、结构或潜在关系，而无需事先给定标签或类别信息。K-Means 算法是无监督学习中最常用的聚类算法之一，用于将数据样本划分到不同的聚类簇中，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的相似度较低。该算法通过迭代计算数据样本与各个簇中心之间的距离，并将样本分配到距离最近的簇中心，然后更新簇中心的位置，直至达到收敛状态。K-Means 算法的基本思想简单有效，因此在数据挖掘、图像处理、模式识别等领域得到广泛应用。