聚類之K-Means++算法

文章目錄 前言 1. K-Means算法的不足之二 2. K-Means++算法 3. 代碼實現 4. sklearn實現K-Means++ 結束語 前言   K-Means算法的原理很簡單：初始化 k k k個聚類中心以後，不斷計算樣本與 k k k個聚類中心的距離，離哪一個聚類中心最近，相應的該樣本就屬於這個聚類中心所屬的類別，而後從新計算聚類中心，直至其再也不發生變化，具體步驟請參閱個人上篇

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