Tensorflow基本模型之K-means

K-Means算法簡介 K-MEANS算法是輸入聚類個數k，以及包含 n個數據對象的數據庫，輸出滿足方差最小標準k個聚類的一種算法。屬於一種經典的無監督學習算法。 示意圖如下所示： k-means 算法接受輸入量 k ；然後將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

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