數據挖掘算法之 k-means

k-均值聚類算法 算法描述： 1、爲中心向量c1, c2, …, ck初始化k個種子 2、分組: （1）將樣本分配給距離其最近的中心向量 （2）由這些樣本構造不相交（ non-overlapping ）的聚類 3、確定中心: 用各個聚類的中心向量作爲新的中心 4、重複分組和確定中心的步驟，直至算法收斂。 原理： K-Means算法的思想很簡單，對於給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本集劃分

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