K-means聚類算法：一種無監督學習算法

1 描述     k-means聚類算法是基於距離的聚類算法，該算法採用距離大小作爲相似性的評價指行標，即認爲兩個數據點的距離越近，其相似性就越大。該算法認爲簇是由距離靠近的數據點組成的，因此把得到的緊湊且獨立的簇作爲最終目標。 2 算法核心思想     k-means聚類算法是一種迭代求解的聚類分析算法，其步驟是隨機選取k個數據點作爲初始聚類中心，然後計算其他每個數據點與各個初始聚類中心的距離，

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