.python K-Means聚类算法的实现_npyk 📊✨

在数据科学的世界里，K-Means聚类是一种简单却强大的无监督学习算法，广泛应用于数据分析与模式识别中。今天，让我们用Python语言来亲手实现这一经典算法！💻📈

首先，我们需要导入必要的库，如NumPy和Matplotlib。这些工具能帮助我们高效处理数据并可视化结果。接着，定义K-Means的核心逻辑——初始化质心（centroids）、计算距离、分配类别以及更新质心。循环执行上述步骤直到质心位置不再变化或达到预设迭代次数。🌟

假设我们有一组随机分布的数据点，通过运行代码后，可以看到不同簇被清晰地划分出来，每个簇都有独特的颜色标记。这不仅展示了算法的强大功能，还让人直观感受到数据背后的潜在结构。🌈

无论是探索市场细分还是图像分割，K-Means都能为我们提供有价值的见解。快试试吧！🚀💡

Python KMeans 聚类分析 数据科学