K聚类算法是一种数据挖掘算法，它可以将大量没有结构化的数据划分成不同的分组，常流行的有两类：K均值聚类算法和层次聚类算法。两者的核心原理一样，都是通过计算每个分组中数据量的均值，最小化每组中元素间的差距，从而将数据高效分组。K均值算法更注重

聚类算法是机器学习的一种重要方法，它将数据集中的对象归纳分组，将相似的对象放在一组，不同的对象放入另一组。原理方面，聚类技术从数据中挖掘结构、概念、特征和相似性，识别自动化细节和模式，并将他们分类为相对应的组。它以聚类系数作为评估指标，同时