深入研究机器学习中一项常见而重要的算法——K均值聚类。K均值聚类与K近邻算法名字相似，但“K”的含义截然不同。在K近邻中，“K”表示与输入数据最接近的K个数据点；而在K均值聚类中，“K”表示将一组未标记的数据划分为K个簇，每个簇都是数据的一个集合，通常称为“簇”，即数据的分组。而“均值”则表示平均值，即每个簇数据的平均值，可用作该簇的中心点，用于衡量其他数据与该簇的相似程度。K均值聚类的基本原理易于理解，核心思想是将数据按类别聚合在一起，反映了“物以类聚，人以群分”的朴素哲学观念。算法的关键在于确定一个数据与其他数据属于同一簇的标准，即确定一个数据与其他数据之间的相似性。在K均值聚类中，我们使用“距离度量”的概念来衡量两个数据之间的差异。如果需要，可以参考前面介绍的距离度量概念。K均值聚类的过程涉及对数据之间的“距离”进行考察，以确定它们是否属于同一簇。 1.算法实现1.1 初始化- 本阶段...