跳动城乡网导读 最近在研读周志华教授的经典著作《机器学习》，对其中提到的K-Means聚类算法产生了浓厚兴趣。这本书深入浅出地讲解了机器学习的基本原理，
最近在研读周志华教授的经典著作《机器学习》，对其中提到的K-Means聚类算法产生了浓厚兴趣。这本书深入浅出地讲解了机器学习的基本原理，而K-Means作为无监督学习的重要成员，其应用广泛且易于理解。今天就用Python来亲手实现这个算法吧！📊
首先，我们需要准备数据集。假设我们有一组二维坐标点，这些点可以代表不同用户的消费习惯或地理位置等信息。接着，按照K-Means算法的核心思想，随机选取k个初始质心，然后计算每个点到各个质心的距离，并将它们分配给最近的质心所属的簇。之后迭代更新质心位置，直到质心不再发生变化或者达到预设的迭代次数为止。💻
通过这段代码实践，不仅加深了对K-Means的理解，还体会到了编程与理论结合的乐趣。✨如果你也对机器学习感兴趣，不妨跟着书本一起动手试试看！📚🔍
