1、前言K-Means是最简单的无监督聚类算法无需标签自动分组。用户分群、异常检测、图像分割大量使用。2、算法流程设定聚类个数K随机选取聚类中心计算距离、归类更新中心点迭代收敛3、手肘法确定K值通过误差变化拐点选择最优聚类数量。4、代码示例from sklearn.cluster import KMeans km KMeans(n_clusters3) km.fit(data)5、总结无监督学习必学算法适合做数据挖掘、用户画像。#KMeans #聚类算法 #无监督学习 #数据分析