機器學習（九）：k-means與聚類

k均值是基於劃分的聚類技術，其特徵爲聚類的結果趨向於類球形，而k值就是需要發現的k個類，一般由使用者指定。 k-means k均值通常用於n維連續空間（數值類型）中的數據，其算法思想比較簡單： 選擇k個初始質心，然後將樣本中的每個點指派到最近的質心，指派的方法一般是計算距離，以每個質心和所屬他的點爲一個簇，重新計算出該簇的質心，重複下去，直到簇不變（也可以是質心不變） 該算法思想有兩大需要解決的問

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