聚類算法之K-means算法與聚類算法衡量指標

原文出處：http://blog.csdn.net/weiyongle1996/article/details/77925325     聚類就是按照某個特定標準(如距離準則)把一個數據集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內的數據對象的相似性儘可能大，同時不在同一個簇中的數據對象的差異性也儘可能地大。即聚類後同一類的數據儘可能聚集到一起，不同數據儘量分離。聚類算法屬於無監督學習，即事先不會給出標記信

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