使用Python实现K均值聚类算法
K均值聚类算法是一种经典的无监督学习算法，它将数据集分为K个簇，每个簇中的数据点与同一簇中心点的距离最小，不同簇的数据点之间的距离较大。该算法常用于数据挖掘、图像处理等领域，以下是其优缺点和Python实现。
优点：
- 算法简单易懂，易于实现；
- 计算复杂度较低，便于处理大规模数据集；
- 能够有效地发现聚类中心、挖掘数据特征。
缺点：
- 需要预先指定簇的个数，如果选择的K值不合适可能会出现不理想的聚类结果；
- 对初始聚类中心的选择比较敏感，随机初始化可能会导致陷入局部最优；
- 对于非球形、不同密度的簇效果不佳。
以下是Python实现：
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib
