K均值聚类：让机器自动分组的秘密武器
K均值聚类（K-Means Clustering）是一种经典的无监督学习算法，它通过不断迭代，把数据划分为若干个“簇”（Cluster），使得同一簇内的数据尽可能相似，而不同簇之间的数据差异尽可能大。算法的核心思想是最小化“簇内平方误差和”，即让每个点尽量靠近所属簇的中心。在实际使用中，一个常见的问题是：应该选择多少个簇（K值）？ 这时常用的判定方法之一就是肘部法。它通过计算不同K值下的误差，并绘制成曲线。当K值逐渐增大时，误差值会快速下降，但在某个点后下降趋势明显放缓，曲线呈现出一个“肘部”。这个“肘部
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