KMeans_elbow：提供一种基于“肘标准”的方法，用于确定K-means算法的理想聚类数量的代码。

简介：
KMeans算法与“肘部法则”的核心思想在于，从一组数据中识别出潜在的自然聚类，即具有相关性的对象群组。KMeans算法属于一种无监督学习方法。在算法运行前，我们并不预先了解数据中可能存在的模式，它不涉及形式化的分类，而是旨在探索数据是否能够被划分为若干个类别。例如，您可以通过KMeans算法来识别图像中最突出的三种颜色，通过将像素根据其颜色值进行分组来实现。 同样地，该算法可用于将相关的新闻文章归类在一起，而无需事先定义明确的类别标准。 算法能够自动地找到最佳的聚类方案。 在K均值中，“k”代表一个数值，该算法假设数据集中存在“k”个中心点（也称为质心），每个数据元素会分散在这些中心点周围。最接近这些质心的数据元素将被归为同一组或聚类。值得注意的是，KMeans算法不会告知您每个特定数据组的具体分类信息。 仅仅是将新闻文章分割成若干组并不能推断出第一组属于科学领域、第二组属于名人新闻、第三组属于选举报道等具体类别关系；您只能得知相关的新闻故事现在已经聚集在一起了，但无法确定这种关联性的意义所在。 K均值主要的作用在于帮助发现潜在的集群结构。存储库包含：拟合到模型的实例以及使用“肘部法则”来确定K-means算法最佳聚类数量的工具。