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1.引言在机器学习领域，聚类是一种无监督学习的技术，用于将数据集分组成若干个类别，使得同组数据之间具有更高的相似性。这种技术在各个领域都有广泛的应用，比如客户细分、图像压缩和市场分析等。聚类的目标是使得同类样本之间的相似性最大化，而不同类样本之间的相似性最小化。K均值聚类(K-MeansClustering)是一种基于距离度量的迭代优化算法，通过选择若干个质心(centroid)来对数据进行分组，使得每个数据点所属的聚类内距离质心的距离之和最小化。由于其算法的简单性和高效性，K均值在数据分析中被广泛使用。在现实生活中，我们可以将K均值聚类应用于客户细分，以帮助企业识别具有相似购买行为的客户群体，或者用于图像压缩，通过将图像像素点聚类来减少颜色的数量。在这篇文章中，我

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