K表示不使用x轴进行聚类

K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别。它的基本思想是通过迭代的方式将数据点分配到K个簇中，使得同一簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。

K-means聚类算法的步骤如下：

1. 随机选择K个初始聚类中心点。
2. 将每个数据点分配到与其最近的聚类中心点所代表的簇。
3. 更新每个簇的聚类中心点，计算每个簇内数据点的平均值作为新的聚类中心点。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心点不再发生变化或达到预定的迭代次数。

K-means聚类算法的优势包括：

1. 简单且易于实现。
2. 可以处理大规模数据集。
3. 可以发现不同形状和大小的簇。
4. 可以用于数据预处理、图像分割、推荐系统等领域。

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