数据科学家详解 K-means 聚类：从目标函数到迭代步骤

mdancho84 · x · 2026-08-30

作者以系列推文的形式为初学者拆解 K-means 聚类算法：它是一种无监督学习算法，不需要数据带标签，目标是探索数据内部的结构与模式，常用于客户分群、库存分类、市场细分和异常检测。算法通过最小化簇内平方和（WCSS）作为目标函数，迭代执行「分配」（每个点按欧氏距离归入最近质心）与「更新」（质心取簇内所有点的均值）两个步骤直至收敛。