Алгоритм K-means является одним из наиболее популярных методов кластеризации. Он позволяет разделить набор данных на K кластеров, основываясь на схожести объектов. Давайте рассмотрим последовательность шагов, необходимых для выполнения алгоритма K-means.

1. Выбор начальных центров кластеров: На первом этапе необходимо случайным образом выбрать K объектов из набора данных, которые будут служить начальными центрами кластеров. Это критически важный шаг, так как выбор начальных центров может повлиять на конечный результат.
2. Назначение объектов кластерам: На этом этапе каждый объект данных присваивается ближайшему центру кластера. Это делается путем вычисления расстояния между объектами и центрами кластеров, обычно с использованием евклидова расстояния.
3. Обновление центров кластеров: После того как все объекты были назначены кластерам, необходимо обновить центры кластеров. Новый центр кластера вычисляется как среднее значение всех объектов, принадлежащих этому кластеру.
4. Проверка условия остановки: На этом этапе мы проверяем, изменились ли центры кластеров после последнего обновления. Если центры не изменились или изменения незначительны, алгоритм завершает свою работу. В противном случае мы продолжаем с шага 2.
5. Повторение шагов 3 и 4: Если условие остановки не выполнено, повторяем шаги 2 и 3 до тех пор, пока центры кластеров не стабилизируются.

Таким образом, последовательность шагов алгоритма K-means выглядит следующим образом:

1. Выбор начальных центров кластеров
2. Назначение объектов кластерам
3. Обновление центров кластеров
4. Проверка условия остановки
5. Повторение шагов 3 и 4

Знание этой последовательности поможет вам лучше понять, как работает алгоритм K-means и как его можно применять для кластеризации данных.