聚類算法彙總

1、K-Means聚類 步驟：①初始化K個樣本點作爲初始聚類質心②根據歐氏距離將其他樣本點劃分爲相應類別③計算新的質心作爲聚類中心④重複二三步驟  終止條件：最終一次聚類的質心與上一次聚類的質心差值<設定的閾值   2、層次聚類(AgglomerativeClusting) 樹結構聚類 聚類距離選擇：最近single linkage，最遠complete linkage，平均average lin

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