想了解机器学习中的KMeans聚类吗？✨KMeans是一种无监督学习算法，广泛用于数据分组和模式识别！它的核心思想是将数据集划分为k个簇（cluster），让每个数据点到所属簇中心的距离最小化。🔍
首先，KMeans的工作流程简单易懂：随机选择k个初始质心，计算每个数据点到质心的距离，并将其分配给最近的簇；接着重新计算簇的质心位置，重复迭代直到质心不再变化或达到最大迭代次数。💫
那么如何优化KMeans呢？👇
1️⃣ n_clusters：决定聚类的数量，需根据业务需求设置。
2️⃣ max_iter：最大迭代次数，默认为300次。
3️⃣ init：初始质心的生成方式，可选“random”或“k-means++”。
KMeans虽强大，但也有限制：对异常值敏感、无法处理非球形分布的数据。因此，在实际应用中，需结合具体场景灵活调整参数哦！💡
快来尝试吧，用KMeans解锁你的数据分析新技能！🎯
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