K-Means聚类算法是一种经典且广泛应用于模式识别领域的算法。该算法通过将N个数据点划分为K个簇，使得每个数据点所属于的簇具有最小的平均距离来实现聚类。在模式识别中，该算法通常用于将相似的样本划分到同一类别中。本文将详细介绍K-Means聚类算法在模式识别中的应用，包括其原理、实现步骤、优缺点等方面。读者可通过学习本文来深入了解K-Means聚类算法在模式识别中的应用。