“邻里自治会”版本的 K-Means
准备阶段 · 看一眼居民分布
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重新开始
下一阶段
概念卡片
簇（Cluster）：
一群位置相近的点，像住得很近的一小片居民。
中心（Centroid）：
簇里所有点的平均位置，理解成这片居民推举的“组长”。
K：
预先想要分多少个组。K 越大，组越多，但也容易过度划分。
流程备忘
先看散点，决定 K；用随机或 K-Means++ 选出初始组长。
把每个点分到最近的组长，即 assignment。
让每个组长站到自己组成员的平均位置。
重复“分配→更新”，直到组长不再移动或者移动幅度很小。