K-MEANS聚類

聚類術語無監督的學習，K-means算法是基於距離的聚類算法，採用 距離做爲類似性的評價指標，若是兩個文檔之間的距離越近那麼認爲兩個文檔的聚類越近。 算法： 1）初始化質心：從N個實驗文本中隨機選取K個文檔做爲質心 2）計算距離：對剩餘的每一個文本 計算其到每一個 質心的距離，並把它歸併到最近的質心的類 3）更新質心：從新計算已經獲得的各個類的質心 4）迭代條件：迭代2～3步直至新的質心與原 質心

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