📚Python实现K-means聚类算法✨

数据分析爱好者们，今天来聊聊如何用Python实现经典的K-means聚类算法！🌟 K-means是一种简单且常用的无监督学习方法，用于将数据划分为不同的簇（cluster）。它的核心思想是通过迭代优化，让每个点到所属簇中心的距离平方和最小化。👀

首先，我们需要准备数据。假设我们有一组二维坐标点，比如客户消费记录或传感器数据。接着，导入必要的库：`numpy`和`matplotlib`，它们可以帮助我们处理数据并可视化结果。💡

接下来，定义K-means的核心逻辑：初始化簇中心、分配点到最近的簇、更新簇中心，重复直到收敛。这段代码虽然简单，但功能强大！💪

最后，用一个具体例子验证效果吧！比如对一组随机生成的数据进行聚类，你会发现它自动分成了几个明显的簇。🎉

快来试试吧，用K-means探索你的数据故事！🌍

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