kmeans聚类原理
k-means聚类是一种基于距离的聚类算法。

其聚类的原理是将若干个数据点分成k个类别使得每个数据点属于其最近的一类。

该算法的核心思想是通过迭代地移动每个类别的中心点（即质心），不断调整数据点的分类，最终获得最优的聚类结果。

k-means聚类的步骤如下：
1. 随机选择k个中心点，每个中心点代表一个聚类。

2. 计算每个数据点与这k个中心点的距离，将数据点划分到距离最近的中心点所代表的类别中。

3. 计算每个类别的中心点（即质心），即每个类别中所有数据点的平均值。

4. 不断重复步骤2和3，直到分类不再变化或达到预设的迭代次数。

5. 得到最终的聚类结果。

k-means聚类的优点是简单、易于实现、计算复杂度较低。

但是，由于需要提前指定聚类数量k，且对初始化的中心点比较敏感，可能会出现局部最优解的情
况。

针对这些问题，通常采用多次运行并重新随机初始化中心点的方法来得到更好的结果。