在数据科学的世界里，KMeans算法是一个简单却强大的工具，广泛应用于聚类分析中。它通过将数据划分为K个簇，帮助我们发现隐藏的数据模式。那么，它的模型策略是什么？让我们一起揭开它的神秘面纱！

首先，KMeans的核心思想是基于距离最小化的原则。它会选择K个初始质心（centroids），然后不断迭代，让每个数据点归类到最近的质心所属的簇中。🌟 目标是最小化所有点到其所属簇质心的距离平方和，这个过程被称为“误差平方和”（SSE）。

算法的具体步骤如下：

1️⃣ 初始化K个质心；

2️⃣ 将每个点分配给最近的质心；

3️⃣ 更新质心为该簇内所有点的平均值；

4️⃣ 重复第2步和第3步，直到质心不再变化或达到最大迭代次数。

尽管KMeans易于实现且计算效率高，但选择合适的K值以及初始质心位置至关重要。💡 如果你对优化方法感兴趣，不妨关注后续内容哦！🎯