一、算法原理与数学本质 K均值聚类算法（K-Means Clustering Algorithm）是一种基于距离度量的迭代优化算法，其数学本质可追溯至高斯混合模型（GMM）的简化特例。当假设数据服从正态分布且协方差矩阵为单位矩阵，……
一、算法基础与核心原理 k均值聚类（K-Means Clustering）作为经典的无监督学习算法，自1967年提出以来，凭借其简洁的数学形式和高效的计算特性，成为处理大规模数据集的首选方案。该算法通过迭代优化实现数据分组……
