機器學習（一） K-means聚類

聚類算法K-means是硬聚類算法，是目標函數聚類算法的表明。K-means算法以歐式距離做爲類似度測度，它是求對應某一初始聚類中心向量V最優分類，使得評價指標J最小。算法採用偏差平方和準則函數做爲聚類準則函數。其核心思想是：隨機選定K(聚類數)個初始中心，而後根據這K個初始中心，將N個數據點根據歐氏距離進行聚類，每一個數據點離哪一個初始中心更近就歸於此初始中心一類，直至聚類完成，再計算每一個聚類

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