📍K-means算法_kmeans目标函数🎯

数据分析和机器学习的世界里，K-means算法是一个响当当的名字✨。它是一种简单却强大的聚类方法，广泛应用于图像分割、客户分群等领域。但你知道吗？K-means的核心是它的目标函数——通过最小化簇内平方误差之和来优化聚类效果。

那么，这个目标函数是什么呢🧐？它定义为每个数据点到其所属簇中心的距离平方和之和，公式可以表示为：∑(x_i - μ_k)²（其中x_i为数据点，μ_k为簇中心）。简单来说，就是让每个点尽量靠近自己所属的簇中心，从而形成紧密的小团体。

如何实现这一目标呢🧐？K-means采用迭代的方式，先随机初始化簇中心，然后交替执行两个步骤：①将每个点分配给最近的簇；②重新计算簇中心位置。如此循环往复，直到结果收敛为止💪。

尽管K-means效率高，但也存在局限性，比如对初始值敏感、易陷入局部最优等。因此，在实际应用中需要结合具体场景灵活调整哦💡。掌握好目标函数原理，才能更好地驾驭这项技术！🌟

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