爲什麼說K-Means是基於距離的聚類算法？

K-means算法是很典型的基於距離的聚類算法，採用距離作爲相似性的評價指標，兩個對象的距離越近，其相似度就越大。K-means算法認爲簇是由距離靠近的對象組成的，因此把得到緊湊且獨立的簇作爲最終目標。 k-means聚類，需要用戶設定一個聚類個數k作爲輸入數據。k個初始類聚類中心點的選取，對聚類結果具有較大的。爲了用k-means達到高質量的聚類，需要估計k值。可根據需要的聚類個數，估計k值。

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