K-means 算法實現二維數據聚類

所謂聚類分析，就是給定一個元素集合D，其中每一個元素具備n個觀測屬性，對這些屬性使用某種算法將D劃分紅K個子集，要求每一個子集內部的元素之間類似度儘量高，而不一樣子集的元素類似度儘量低。聚類分析是一種無監督的觀察式學習方法，在聚類前能夠不知道類別甚至不用給定類別數量。目前聚類普遍應用於統計學、生物學、數據庫技術和市場營銷等領域。python 聚類算法有不少種，如K-means（K均值聚類）、K中心

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