K-Means均值聚类分析是一种无监督学习算法，用于将数据集分成k个簇（cluster），其中每个簇的成员在某种意义上是相似的。算法的目标是找到质心（centroid），使得每个点到其最近质心的距离之和最小。通俗讲法就是：给定一组数据，如何对这些数据进行分类，分几类是最恰当的。以下是进行k均值聚类分析的一般步骤：
K-Means算法将数据分为2类，质心分别如上
- 选择k值：首先确定要划分的簇的数量k。这通常基于先验知识或通过肘部法则等方法确定。
- 初始化质心：随机选择k个数据点作为初始质心。
- 分配数据点：对于每个数据点，计算其到每个质心的距离，并将其分配到最近的质心所在的簇。
- 更新质心：重新计算每个簇的质心，即该簇内所有数据点的均值。
- 重复步骤3和4：重复分配数据点和更新质心的步骤，直到质心不再显著变化或达到预设的迭代次数。
对于如下数据，我们可以使用Python的机器学习库，如scikit-learn，来进行k均值聚类分析。首先，我们需要将数据转换为适合分析的格式，然后选择合适的k值，并应用k均值聚类算法
聚类结果如下：可以看出分为2类，其质心分别为如下：
质心分别为：
 notify())
)
