K 均值是一种基于迭代的聚类分析算法。其核心思想是将数据划分为 k 个簇，通过不断计算样本到聚类中心的欧氏距离来分配数据点，并更新中心位置直至收敛。该算法常用于数据挖掘和模式识别领域，能有效处理高维数据的分组问题。
聚类分析旨在根据数据的相似度将其划分为若干类别。例如，数据点 (1.1, 1.2) 与 (2.1, 2.2) 可根据特征分布归入不同的簇。
K 均值（K-Means）是聚类分析中常用的一种迭代算法，主要步骤如下：
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