模型原理： k-Means 是一种无监督学习算法，用于将数据点划分为 k 个集群。它通过迭代更新每个集群的质心（即集群中所有点的均值）来工作。
训练过程：
随机选择 k 个点作为初始质心。
将每个点分配给最近的质心，形成 k 个集群。
重新计算每个集群的质心。
重复上述步骤，直到质心不再显著变化或达到预设的迭代次数。
优点：
简单、高效。
对大数据集有良好的可伸缩性。
缺点：
需要预先设定 k 值。
对初始质心的选择敏感。
可能陷入局部最优。
适用场景： 数据聚类，例如市场细分、图像分割等。
Python 示例代码：
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 创建随机数据
X = np.random.rand(100, 2)
# 定义KMeans模型，设置k为3
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
# 训练模型
kmeans.fit(X)
# 获取聚类标签和质心
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_
print(“Labels:”, labels)
print(“Centroids:”, centroids)
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