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摘要：K-Means聚类是一种无监督学习算法，旨在将数据集划分为K个不同的簇，通过迭代方式不断调整簇质心，使每个数据点到所属簇质心的距离之和最小。算法步骤包括随机选择初始簇质心、根据距离分配数据点到最近簇、重新计算并更新簇质心，重复这些步骤直至质心稳定或达到最大迭代次数。关键点在于K值的选择、初始质心的选取以及距离度量方法。数据预处理如标准化或归一化是必要步骤，以避免特征尺度差异影响聚类结果。
