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今天是第11天，今天進行均質聚類分析的過程能夠幫助開發者深入理解資料分群的原理， K均質演算法透過將資料及分為k個群組，最小化群組內資料點與中心點的距離，從而達到有效的分群結果。
K均質的運用通常涉及數據的初始化、距離計算、更新中心點等等的步驟，透過編寫程式，必須考慮如何高效處理大型數據集，選擇適當的K值，避免局部最小值問題，這個方法，能夠有效管理資料點和中心點之間的關係，演算法與可視化工具結合，能夠直觀的觀察聚類結果。
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