🎨动手学算法✨K-means聚类算法：Python实现全流程✨

数据分析爱好者们，今天带大家玩转一款经典聚类算法——K-means！💪它简单高效，广泛应用于图像分割、客户分群等领域。本文将手把手教你用Python实现这一算法，快来一起探索吧！💫

首先，明确K-means的核心思想：通过迭代优化，将数据分为K个簇，让每个点尽可能靠近所属簇的中心点（质心）。🧐

代码实现步骤如下：

1️⃣ 导入库：如`numpy`和`matplotlib`，用于数据处理与可视化；

2️⃣ 初始化：随机选择K个初始质心；

3️⃣ 迭代更新：计算每个点到质心的距离，并重新分配归属；

4️⃣ 重复调整：更新质心位置，直到结果收敛为止。

完成代码后，别忘了用真实数据集测试哦！👀比如鸢尾花数据集，直观展示聚类效果。🎉

掌握K-means，让你的数据分析能力更上一层楼！💡快行动起来，用Python打造属于你的聚类神器吧！🎯

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