🎨K-Means聚类算法：从原理到实现✨

在数据科学领域，K-Means算法堪称聚类分析中的明星选手！它简单高效，广泛应用于图像分割、市场细分等领域。那么，它的原理究竟是什么呢🧐？

首先，K-Means的核心思想是将数据集划分为K个簇（cluster），每个簇都有一个代表性的中心点（质心）。算法通过不断迭代调整质心位置，使簇内数据距离质心最近，同时簇间距离尽可能远。简单来说，就是让“同类相聚，异类分离”💕。

实现过程也相当直观：

1️⃣ 初始化K个质心；

2️⃣ 分配每个样本到最近的质心；

3️⃣ 更新质心位置；

4️⃣ 重复步骤2和3，直到收敛或达到预设次数。

尽管K-Means易用，但也存在局限性，比如对初始值敏感、容易陷入局部最优等。因此，选择合适的K值和优化初始化至关重要💡。

如果你也想探索数据背后的秘密，不妨试试K-Means吧！它会让你发现隐藏的模式，解锁更多可能性🔍！