K

        K-means是一种常用的聚类算法，用于将数据集中的观测点分为不同的群组或簇。聚类是一种无监督学习方法，其目标是发现数据中隐藏的结构，将相似的数据点划分为同一组，同时将不相似的数据点划分为不同的组。

        K-means的目标是最小化簇内的平方误差，即最小化每个数据点到其簇内聚类中心的距离的平方和。虽然K-means在处理大型数据集时效果良好，但它对于初始聚类中心的选择敏感，并且可能陷入局部最小值。因此，通常会多次运行算法，并选择效果最好的一组聚类结果。

        数据集中存在自然的群集结构： K-means假设数据可以被分为若干个紧密聚集的群集，适用于数据集中存在簇结构的情况。

        对计算效率要求较高： K-means是一种计算效率较高的算法，特别是对于大型数据集。它通常是大规模数据集聚类的首选算法之一。

        簇的形状近似为球形： K-means对于各向同性（球形）簇的效果较好。如果簇的形状非常复杂或者簇之间有重叠，K-means的性能可能会下降。

        对于划分性质的问题： K-means适用于将数据点划分为互不重叠的簇的问题，每个数据点只属于一个簇。

        对于初始聚类中心的选择不敏感时： 尽管K-means对于初始聚类中心的选择较为敏感，但在某些情况下，算法的性能可能对初始值不太敏感，或者可以通过多次运行算法以获取不同初始值的结果。

        注意：K-means并不适用于所有类型的数据和问题。在一些情况下，数据可能不满足K-means的假设，或者聚类的数量不容易确定。在这些情况下，其他聚类算法或深度学习方法可能更为合适。在应用K-means之前，最好先对数据进行探索性分析，确保它满足算法的假设。

        当使用Python实现K-means聚类时，可以使用一些流行的机器学习库，例如scikit-learn。以下是一个简单的K-means聚类案例代码：

        在这个例子中，使用make_blobs生成包含三个簇的模拟数据，然后使用KMeans类进行聚类。最后，我们绘制原始数据和聚类结果，标记出聚类中心。请注意，实际数据可能需要更复杂的预处理和调整参数，具体取决于数据集和应用场景。

        1.便于理解，首先创建一个明显分为2类20*2的例子（每一列为一个变量共2个变量，每一行为一个样本共20个样本）：

        2.引用Python库将样本分为两类（k=2），并绘制散点图：

#只需将X修改即可进行其他聚类分析

        3.如果K值未知，可采用肘部法选择K值（假设最大分类数为9类，分别计算分类结果为1-9类的平均离差，离差的提升变化下降最抖时的值为最优聚类数K）

对某网站500家饭店价格及评论进行聚类