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K-means 聚类算法属于无监督学习，它会将相似的对象归到同一个簇中，该算法原理简单，执行效率高，并且容易实现，是解决聚类问题的经典算法。尽管如此，任何一款算法都不可能做到完美无瑕，K-measn 算法也有自身的不足之处，比如 K-means 需要通过算术平均数来度量距离，因此数据集的为维度属性必须转换为数值类型，同时 K-means 算法使用随机选择的方式来确定 K 的数量和初始化质心 ，因此

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