聚類之K-Means算法

文章目錄 前言 1. 類似性的度量 1.1 閔可夫斯基距離 1.2 曼哈頓距離 1.3 歐氏距離 2. K-Means算法原理 2.1 基本原理 2.2 計算過程 2.3 代碼實現 結束語 前言   K-Means算法，也被稱爲K-平均或K-均值算法，是一種普遍使用的聚類算法。K-Means算法是基於類似性的無監督算法，經過比較樣本之間的類似性，將較爲類似的樣本劃分到同一個類別中。html 1.

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