什么是k-means分析？【头条@William数据分析，看原版】

       想象一下，你有一堆五颜六色的糖果，你想把它们按照颜色分成几堆。k-means分析就是这么一个自动分类的过程。它会根据糖果的颜色特征，把它们分成若干个组，每个组里的糖果颜色都比较相似。

更专业一点说，k-means分析是一种常用的聚类算法，它会将数据集中的数据点分成k个不同的簇。每个簇都有一个中心点，这个中心点就是簇中所有数据点的平均值。算法的目标是使得每个数据点都属于离它最近的中心点对应的簇，从而使得簇内的点尽可能相似，簇间的点尽可能不同。

k-means分析的应用场景

k-means分析在很多领域都有广泛的应用，比如：

• 市场细分： 将客户按照消费习惯、兴趣爱好等特征分成不同的群体，以便针对性地进行营销。
• 图像分割： 将图像分成不同的区域，以便进行目标识别或图像压缩。
• 文本聚类： 将文本文档分成不同的主题，以便进行信息检索或文本分类。
• 异常检测： 通过发现与其他数据点距离较远的点来识别异常数据。

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