K-means聚类算法是一种基于划分的聚类算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇由具有相似特征的对象组成。K-means算法的基本步骤如下：
K-means聚类算法是一种基于划分的聚类算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇由具有相似特征的对象组成。K-means算法的基本步骤如下：
1. 选择K个初始聚类中心。
2. 将每个数据点分配到最近的聚类中心。
3. 重新计算每个聚类的中心。
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心不再改变。
是一个简单的K-Means聚类算法的Python实现：
import numpy as np
def kmeans(data, k):
# 选择K个初始聚类中心
centers = np.random.choice(data.shape[0], k, replace=False)
cers = np.zeros(data.shape[0], dtype=np.int)
while True:
# 将每个数据点分配到最近的聚类中心
for i in range(data.shape[0]):
distances = np.linalg.norm(data[i] - data[centers], axis=1)
cers[i] = np.argmin(distances)
# 重新计算每个聚类的中心
new_centers = np.array([data[cers == c].mean(axis=0) for c in range(k)])
# 如果聚类中心不再改变，则终止
if np.allclose(centers, new_centers):
break
else:
centers = new_centers
return cers
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