🎨 Python简单实现K-Means聚类算法 🌟

K-Means是一种经典的聚类算法，常用于将数据分组到不同的类别中。今天，让我们用Python轻松实现这一算法！🎯

首先，我们需要导入必要的库，如`numpy`和`matplotlib`，它们可以帮助我们处理数据和绘制图表。接下来，定义一个简单的数据集，可以是随机生成的点或者实际的数据样本。✨

实现K-Means的核心步骤包括初始化质心（centroids）、计算每个点与质心的距离，并根据距离分配到最近的簇。不断重复这个过程直到质心不再变化或达到预设的迭代次数。💫

代码实现后，我们可以用`matplotlib`来可视化结果。看着不同颜色的点聚集在一起，是不是很有成就感呢？🎉

通过这种方式，你可以快速对数据进行初步分析，找到隐藏的模式。无论是学习还是实践，K-Means都是一个不错的起点！🚀

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