在数据科学领域，K均值算法是一种广泛应用的聚类方法。它的核心在于将数据划分为K个簇，而每个簇的中心点就是其均值。那么问题来了，这个“均值K”到底怎么计算呢？✨

首先，K均值算法从随机选择K个初始质心开始。然后，它会根据数据点到这些质心的距离，将每个点分配给最近的簇。接着，计算每个簇内所有点坐标的平均值，这就是新的质心位置！🎯

例如，假设我们有二维数据集，计算均值时需分别求X轴和Y轴坐标的平均值。通过不断迭代这一过程，直到质心位置不再显著变化为止。这种方法简单高效，但初始质心的选择会影响最终结果哦！🤔

总之，K均值的核心在于动态调整簇的中心位置，以实现最优分组。掌握它，你就能轻松应对数据分析中的各种挑战啦！💪

数据分析 机器学习 K均值算法