k-means聚類算法

  1、聚類         所謂聚類問題，就是給定一個元素集合D，其中每個元素具有n個可觀察屬性，使用某種算法將D劃分成k個子集，         要求每個子集內部的元素之間相異度儘可能低，而不同子集的元素相異度儘可能高。其中每個子集叫做一個簇。         與分類不同，分類是有監督學習，要求分類前明確各個類別，並斷言每個元素映射到一個類別，而聚類是標記學習，在聚類前可以不知道類別甚至不給定

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