吳恩達機器學習筆記——無監督學習與K-means

K-meas 算法概述 隨機生成K個點，稱爲聚類中心。K-means算法實際上是一個迭代算法，他有兩步動作。在算法的最開始，隨機初始化K個聚類中心，座標位置分別爲。第一步是簇分配，第二步是移動聚類中心。遍歷圖中的每一個點，判斷點跟哪個聚類中心的距離更近，進而劃分到這個聚類中心名下，並將聚類中心的下標賦給對應樣本點的，這個步驟其實也是代價函數的最小化過程。然後對所有的樣本點向量求平均值（忽略）將聚類

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