k-Means聚类算法顺序

k-Means聚类算法是一种常见的无监督学习方法，其过程主要分为以下步骤：

1. 随机初始化k个聚类中心，通常为数据集中的k个随机样本。
2. 对于每个数据点，计算其与k个聚类中心的距离，并将其归入距离最近的聚类中心所在的簇中。
3. 对于每个簇，重新计算其中所有数据点的平均值，作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。

以下是Python示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans

# 初始化k-Means聚类模型，设置聚类数k
kmeans = KMeans(n_clusters=k)

# 将数据集X传入聚类模型进行拟合
kmeans.fit(X)

# 获取聚类中心的位置
centers = kmeans.cluster_centers_

# 预测数据集X中每个数据点所属的簇
labels = kmeans.labels_