簡要說說k-means 聚類的過程

k-means聚類屬於無監督學習的一種，在沒有給與labels的狀況下，將數據分紅指定的K類。pou一張經典的圖來看看這個算法。 對於第一張圖同樣的散亂的數據樣本的聚類，首先，假設要聚成兩大團，那麼，隨機給兩個點的座標，如同第二張圖的兩個十字mark,而後第一步就是幫全部點認領歸屬的團，站第一次隊。認領方法是，每一個點都算一算本身到這兩個十字mark的距離，認領距離小的那個mark,做爲本身的歸屬

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