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《K-means 算法的介绍与应用》
K-means 算法因其简单、高效和易于实现，在多个领域中得到了广泛应用。然而，它也存在一些局限性，如对初始质心敏感、易陷入局部最优等问题。针对这些问题，改进算法如 K-means++ 和 ISODATA 提供了更好的解决方案。通过 MATLAB 中的强大工具，用户可以快速实现 K-means 聚类，并应用于图像处理、文本分析、市场营销等实际问题中。随着数据集规模和复杂性的增加，K-means 算法的改进和优化将继续成为数据科学中的重要研究方向。
——来自博客 https://blog.csdn.net/weidl001/article/details/142191896
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