Kmeans聚类算法的原理是什么？Python中如何具体实现？

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第一步. 随机生成质心。由于这是一个无监督学习的算法，我们首先在一个二维坐标系下随机生成一个质心点，并随机确定两个质心。

目标是将这一堆点根据它们自身的特征归类到它们最近的质心点。

第一步.随机生成质心

由于这是一个无监督学习的算法，因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点，并随即给定两个质心，我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类，因此选取了两个质心，什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了。如下图所示：

第二步.根据距离进行分类

红色和蓝色的点代表了我们随机选取的质心。既然我们要让这一堆点的分为两堆，且让分好的每一堆点离其质心最近的话，我们首先先求出每一个点离质心的距离。假如说有一个点离红色的质心比例蓝色的质心更近，那么我们则将这个点归类为红色质心这一类，反之则归于蓝色质心这一类，如图所示：

第三步.求出同一类点的均值，更新质心位置

在这一步当中，我们将同一类点的x\y的值进行平均，求出所有点之和的平均值，这个值（x,y）则是我们新的质心的位置，如图所示：

我们可以看到，质心的位置已经发生了改变。