K均值法是通过最小距离迭代分类的方法自动实现聚类分析的

考查要点：本题主要考查对K均值聚类算法核心思想的理解，特别是其迭代分类的原理和最小距离的优化机制。

解题关键：

1. K均值法的基本流程：包括质心初始化、距离计算、类别分配、质心更新等步骤。
2. 最小距离的作用：算法通过不断调整质心位置，使得每个样本点与所属簇的质心距离最小，最终实现聚类效果。
3. 迭代优化：算法通过反复迭代更新质心位置，直到质心稳定或满足收敛条件，体现“自动实现聚类分析”的特性。

K均值法是一种经典的无监督学习算法，其核心思想是通过迭代优化将数据划分为K个簇。具体过程如下：

1. 初始化质心：随机选择K个样本点作为初始质心。
2. 计算距离：对每个样本点，计算其到所有质心的距离（通常为欧氏距离）。
3. 重新分配类别：将每个样本点分配到距离最近的质心对应的簇中。
4. 更新质心：根据当前簇内所有样本点的坐标，重新计算质心位置。
5. 重复迭代：重复步骤2-4，直到质心位置不再显著变化（收敛）或达到预设迭代次数。

关键点：

• 算法通过最小化样本点与质心的距离实现自动分类。
• 迭代过程不断调整质心位置，最终使簇内误差平方和（SSE）最小。