聚類k-means

一、k-means步驟 1、隨機設置K個特徵空間內的點作爲初始的聚類中心 2、對於其他每個點計算到K箇中心的距離，未知的點選擇最近的一個聚類中心點作爲標記類別 3、接着對着標記的聚類中心之後，重新計算出每個聚類的新中心點（平均值） 4、如果計算得出的新中心點與原中心點一樣，那麼結束，否則重新進行第二步過程 二、k-means的API sklearn.cluster.KMeans 三、k-means

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