機器學習二：K均值聚類算法（k-means clustering algorithm）

k均值聚類算法是一種迭代求解的聚類分析算法，其步驟是隨機選取K個對象作爲初始的聚類中心，然後計算每個對象與各個種子聚類中心之間的距離，把每個對象分配給距離它最近的聚類中心。 聚類中心以及分配給它們的對象就代表一個聚類。 每分配一個樣本，聚類的聚類中心會根據聚類中現有的對象被重新計算。這個過程將不斷重複直到滿足某個終止條件。 終止條件可以是以下其中一個： 1） 沒有（或最小數目）對象被重新分配給不同

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