🎨K-Means聚类算法的4个步骤流程！💡

在数据分析的世界里，K-Means聚类算法是一个非常实用且高效的工具。它就像一个神奇的魔法棒，能将一堆杂乱无章的数据点分门别类！🌟那么它是如何工作的呢？让我们一起看看它的4个关键步骤吧：

第一步是初始化中心点📍。想象一下，你有一堆五颜六色的气球，你需要先随机选择几个位置作为“中心点”。这些中心点就像是每个类别的心脏。

第二步是分配数据点🎯。接下来，每个气球（数据点）都会被分配到离它最近的那个中心点所在的类别里。这个过程就像是给每个气球找家。

第三步是重新计算中心点🔄。当所有的气球都找到了自己的家后，我们得重新计算每个类别的新中心点位置。这样可以让分类更准确哦！

最后一步是重复操作直到稳定🔄➡️🔄。不断重复上述步骤，直到气球们的分布不再变化为止。这时，你就得到了完美的分类结果啦！

K-Means算法简单高效，广泛应用于市场细分、图像压缩等领域。掌握了它，你就多了一项强大的数据分析技能！💪✨