k-means思路與算法流程

k-means思路： K-Means算法的特點是類別的個數是人爲給定的，如果讓機器自己去找類別的個數，我們有AP聚類算法，先不說，說了就跑題了。 K-Means的一個重要的假設是：數據之間的相似度可以使用歐氏距離度量，如果不能使用歐氏距離度量，要先把數據轉換到能用歐氏距離度量，這一點很重要。 （注：可以使用歐氏距離度量的意思就是歐氏距離越小，兩個數據相似度越高） K-Means算法有個很著名的解釋

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