聚類算法（1） ---- K-Means

K-Means不斷地取離種子點最近均值，將數據點到原型的某種距離做爲優化的目標函數，利用函數求極值的方法獲得迭代運算。算法 算法流程：數組 （1）初始化選擇K個點做爲K個聚類樣本中心 （2）迭代：計算每一個樣本點到中心點的距離，根據距離判斷每一個樣本點所屬類別；函數                     各聚類根據屬於本身這一類的樣本點的均值更新聚類中心 （3）直到每一個樣本點所屬類別再也不變化

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