K-均值聚類是一種常用的無監督學習演算法，主要用於將資料集分成K個不同的群組或簇。該演算法的目標是最小化每個簇內的變異性，並最大化不同簇之間的差異。K-均值聚類的基本步驟包括：選擇K個初始中心點，將資料點分配到最近的中心點，然後重新計算每個簇的中心點，重複這個過程直到收斂。這種方法廣泛應用於市場細分、社會網絡分析、組織數據分析等領域。
這是指使用 K-均值聚類演算法進行資料分析的過程，通常用於探索性數據分析，幫助分析師理解資料的結構和模式。這種方法特別適合於大型資料集，因為它可以有效地處理大量資料點並找到潛在的群組。
例句 1：
我們使用 K-均值聚類來分析顧客的購物行為。
We used K-means clustering to analyze customer shopping behaviors.
例句 2：
這個 K-均值聚類的結果顯示出明顯的市場細分。
The results of this K-means clustering showed clear market segmentation.
例句 3：
K-均值聚類是探索性資料分析中非常常見的方法。
K-means clustering is a very common method in exploratory data analysis.
這是指一組具體步驟和計算過程，用於實現 K-均值聚類的演算法。這個演算法的效率和效果通常取決於初始中心點的選擇和迭代過程的設計。
例句 1：
這個 K-均值演算法需要選擇合適的 K 值。
This K-means algorithm requires selecting an appropriate K value.
例句 2：
K-均值演算法的收斂速度取決於資料的分佈。
The convergence speed of the K-means algorithm depends on the distribution of the data.
例句 3：
我們對 K-均值演算法進行了優化以提高準確性。
We optimized the K-means algorithm to improve its accuracy.
這是指在實際應用中使用 K-均值聚類的具體方法或策略，包括如何選擇初始中心點、如何計算距離以及如何評估聚類結果的質量。
例句 1：
這個 K-均值方法適用於大規模資料集的分析。
This K-means method is suitable for analyzing large datasets.
例句 2：
我們的研究採用了 K-均值方法來進行社交媒體數據的聚類。
Our study adopted the K-means method to cluster social media data.
例句 3：
K-均值方法的有效性取決於資料的性質。
The effectiveness of the K-means method depends on the nature of the data.
這是指在實際執行 K-均值聚類時所使用的技術或工具，包括計算距離的方式、選擇最佳 K 值的方法等。
例句 1：
我們使用 K-均值技術來對客戶資料進行分群。
We used the K-means technique to cluster customer data.
例句 2：
這種 K-均值技術在數據科學中非常流行。
This K-means technique is very popular in data science.
例句 3：
K-均值技術能有效地處理大量資料。
The K-means technique can effectively handle large amounts of data.