無監督學習之K-Means

1.K-Means要完成的事情 1.1簇分類 遍歷所有數據，判斷其與聚類中心點的距離，將與劃分到與其最近的點的一類 1.2移動聚類中心 將K個聚類中心點移動到其所在點的均值處 若出現某一個聚類中心點沒有點，要麼重新初始化所有的據類中心點，要麼刪除該點，根據實際情況選擇 2.優化目標 3.如何隨機初始化？如何避開局部最優？ 保證K<m,然後從訓練樣本中隨機挑選K個樣本作爲聚類中心點。（k在2-10之

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