K-means聚類分析

實驗目的： 學習聚類分析，以K-means算法爲例。 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，即認爲兩個對象的距離越近，其相似度就越大。該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。 1.1實驗原理 首先從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

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