機器學習（六）——常見聚類方法

1） 基於劃分的聚類方法： K-means算法： 算法步驟：  (1) 首先我們選擇一些類/組，並隨機初始化它們各自的中心點。中心點是與每個數據點向量長度相同的位置。這需要我們提前預知類的數量(即中心點的數量)。  (2) 計算每個數據點到中心點的距離，數據點距離哪個中心點最近就劃分到哪一類中。  (3) 計算每一類中中心點作爲新的中心點。  (4) 重複以上步驟，直到每一類中心在每次迭代後變化不

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