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《 一文搞懂K-means 聚类算法》
K-means 是一种无监督学习的聚类算法，核心是通过迭代将数据划分为 K 个簇，使每个簇内数据的 “距离平方和” 最小（簇内相似度高、簇间差异大）作为无监督学习的 “入门级明星算法”，K-means 的优势在于原理简单、运行高效、落地成本低，尤其适合数据维度不高、簇分布相对集中的场景。但它也有明显的局限：需要提前指定簇数、对异常值敏感、对非球形簇的聚类效果较差。不过在实际工作中，K-means 往往是 “快速探索数据结构” 的首选工具 —— 比如先通过它初步划分用户群体，再结合业务经验细化标签。
——来自博客 https://blog.csdn.net/Xh4215/article/details/156203350
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