【數學建模】聚類模型 - K-means & 系統（層次）算法

聚類和分類的區別 聚類是不知道類別，自己分類 分類是已知類別的 聚類模型 K-means聚類 數據對象即樣本 聚類中心即重心 PS：和我們初始化選擇的中心有很大關係 如何寫在論文裏 因爲算法步驟太長了，而且易被查重 因爲算法太長了，放流程圖： 優缺點： 改進 K-means++算法 K值這麼定，量綱不一樣怎麼辦？ 不需要指定K的算法：系統（層次）算法 樣本和樣本直接的距離如何計算 樣本和樣本之間的

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