k-means算法原理及實戰

1 K-means原理 K-means算法是輸入聚類個數k，以及包含 n個數據對象的數據庫，輸出滿足方差最小標準k個聚類的一種算法。 基本流程： 步驟1： 從n個數據對象任意選擇 k 個對象作爲初始聚類中心；而對於所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的 （聚類中心所代表的）聚類； 步驟2： 再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；

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