Kmeans算法

Kmeans算法 是最簡單的聚類算法之一，算法接受參數 k ；然後將事先輸入的n個數據對象劃分爲k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個「中心對象」（引力中心）來進行計算的。 K-means算法是最爲經典的基於劃分的聚類方法，是十大經典 數據挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空間中k個點爲

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