學習過程中的挑戰與思考
在學習 K-means 的過程中，我遇到了一些挑戰，特別是在理解如何選擇合適的 K 值（即簇的數量）。如果 K 值選擇不當，可能會導致聚類結果不佳。例如，K 值太小會導致過於粗糙的分組，而 K 值過大則會導致簇之間的區別不明顯。

為了解決這個問題，我學習了 肘部法則（Elbow Method）。這種方法通過計算不同 K 值下的總內部誤差平方和（SSE, Sum of Squared Errors），繪製出 K 值與 SSE 之間的關係圖，然後選擇圖中 "肘部" 位置的 K 值，這樣可以在聚類質量和效率之間取得平衡。

此外，我還學習了如何對數據進行標準化，這也是 K-means 中很重要的一步。由於 K-means 基於距離計算，因此如果數據的不同特徵在量級上差異很大，可能會導致算法偏向於量級較大的特徵。因此，在應用 K-means 之前，對數據進行標準化（即將數據轉換到同一範圍）是非常重要的。

心得總結
學習 K-means 讓我對非監督學習有了更深入的理解。這種方法不僅概念簡單，而且在處理無標籤數據時非常有效。K-means 可以幫助我們發現數據中的潛在結構，並將相似的數據點聚集在一起，這在很多領域都有實際應用價值。

雖然 K-means 也有一些局限性，比如對數據分佈和初始值敏感，但透過適當的方法改進（如 K-means++ 和數據標準化），我們仍能有效應用這一算法來解決多種聚類問題。在未來的學習中，我希望能夠進一步探索更多非監督學習算法，並結合 K-means 進行更深入的應用與實驗。