數據挖掘學習（四）——常見案例總結

1、K-meaning算法實戰 主要是通過均值來聚類的一個方法。 步驟爲： 1）隨機選擇k個點作爲聚類中心； 2）計算各個點到這k個點的距離，將距離相近的點聚集在一起，行程k個類； 3）將對應的點聚到與他最近的聚類中心； 4）分成k個聚類之後，重新計算聚類中心； 5）比較當前聚類中心與前一次聚類中心，如果是同一個點，則聚類收斂，得到聚類結果；如果爲不同的點，則重複第二到五步。 #!/usr/bin

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