「K-均值」是一種常用的聚類分析方法，主要用於將資料集分成 K 個不同的群組。這種方法的目標是最小化每個群組內部的變異性，同時最大化群組之間的差異性。K-均值演算法的基本步驟包括：選擇 K 值，隨機初始化 K 個中心點，將資料分配到最近的中心點，然後更新中心點，重複此過程直到收斂。這種方法廣泛應用於市場細分、圖像處理、社會網絡分析等領域。
這是 K-均值的另一種常見稱呼，強調其聚類的特性。這個方法在數據科學和機器學習中非常受歡迎，特別是在那些需要將大量數據分組的應用中。它的運作原理是將數據點根據相似性分配到不同的組別，並不斷調整組內的中心點以達到最佳分組效果。
例句 1：
K-均值聚類是數據分析中一個重要的工具。
K-means clustering is an important tool in data analysis.
例句 2：
我們使用 K-均值聚類來識別客戶群體。
We used K-means clustering to identify customer segments.
例句 3：
這個演算法在處理大數據時非常有效。
This algorithm is very effective when dealing with big data.
這是指 K-均值的具體實現方法，強調其計算過程和步驟。這個演算法通常用於各種資料科學應用中，並且可以根據不同的需求進行調整。它的效率和簡單性使其成為許多聚類任務的首選。
例句 1：
K-均值演算法可以快速處理大量數據。
The K-means algorithm can quickly handle large amounts of data.
例句 2：
我們需要調整 K-均值演算法的參數以獲得更好的結果。
We need to adjust the parameters of the K-means algorithm for better results.
例句 3：
這個演算法的收斂速度通常很快。
The convergence speed of this algorithm is usually fast.
這是指 K-均值的應用方法，強調其在不同情境下的使用。這個方法在許多領域都非常有用，包括市場研究、圖像識別和社會網絡分析等。
例句 1：
K-均值方法在市場細分中非常有效。
The K-means method is very effective in market segmentation.
例句 2：
我們的研究使用了 K-均值方法來分析消費者行為。
Our study used the K-means method to analyze consumer behavior.
例句 3：
這種方法適合於處理高維數據。
This method is suitable for handling high-dimensional data.
這是指使用 K-均值進行的數據分析過程，重點在於如何使用此方法來解釋和理解數據。這種分析可以幫助識別數據中的模式和趨勢，並為決策提供支持。
例句 1：
K-均值分析幫助我們理解市場趨勢。
K-means analysis helps us understand market trends.
例句 2：
在進行 K-均值分析之前，我們需要清理數據。
We need to clean the data before performing K-means analysis.
例句 3：
這種分析方法可以揭示潛在的客戶群。
This analysis method can reveal potential customer groups.