聚類算法簡介（一）——kmeans算法

聚類不同於分類，分類是人已經知道如何分類 有了分類 機器對人類的操作學習之後自動分類 如：垃圾郵件；而聚類 算法根據數據的相似性自己去判斷 事先沒有分類 聚類算法包括： 1.K-means（無監督學習） 特點：運算快、簡單、好理解 但是隻能應用於連續型數據 並且在分類前指定要選哪幾類，非球形簇有侷限 算法理解： 先指定要分幾個組 在數據集中隨機選幾個數據點作爲質心 計算其餘點與質心的距離 哪個近跟

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