《Machine Learning》第九講 K-means算法

1.K-means算法定義        首先是隨機地初始化 k 個聚類中心 μ1、μ2、μ3，…，μk,這些聚類中心的維度和數據集中的 x 維度是一樣的，並且聚類中心是隨機的，不一定是屬於數據集中的點。        然後再迭代（重複）下面的操作：        （1）cluster assignment（簇分配）：計算數據集中的所有的點與每一個簇中心的距離，然後將該點分配給簇距離最短的一類(假

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