機器學習第八週（一）--K-means

聚類Clustering 無監督介紹和聚類引入 K-means算法 K-means規範表述 更具體的 K-means處理未分離的簇 目標優化 K-means優化函數目的 K-means的優化函數 隨機初始化 隨機初始化注意 選擇簇的數量 肘部法則 通過後續目的來判定 聚類（Clustering） 無監督介紹和聚類引入 正如我們前面所說，監督學習問題的數據帶有標籤，目的是找到一個分界面使帶標籤的數據

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