K-means聚类算法是无监督机器学习中用于解决复杂问题的常用工具。本文将带深入了解K-means聚类算法的定义、工作原理、如何选择K值，以及算法的优势和劣势。
K-means聚类算法简介
K-means聚类算法的核心思想是将相似的项目分组成簇。簇的数量由K表示。以蔬菜店为例，不同种类的蔬菜被分组摆放，如胡萝卜放在一起，土豆放在一起，形成了自然的分组或簇。
K-means聚类算法的工作原理
K-means聚类算法通过以下三个步骤将相似的项目分组成簇：选择K值、初始化质心、选择组并计算平均值。下面通过图表来详细解释这些步骤。
图1展示了两种不同项目的初始数据。随机选择了K值为2。有多种方法可以选择正确的K值。图2中，连接两个选定的点，并画出垂直于该线的线来找到质心。可以看到，一些红色点现在移动到了蓝色点的位置。图3和图4中，继续这个过程，直到形成两个完全不同的簇。
请注意，K-means聚类使用欧几里得距离方法来计算点之间的距离。可以在网上找到很多关于欧几里得距离的解释。